LLMOps Foundations: Erstellen von Produktionspipelines für Sprachmodelle

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit LLMOps die Lücke zwischen der KI-Entwicklung und dem robusten Systembetrieb schließen und die Leistung Ihres Systems verbessern. Sie erwerben die Fähigkeiten, um automatisierte Evaluierungs-Pipelines einzurichten, Leistungsmetriken wie Kosten und Latenz zu überwachen und Ihre Anwendungen gegen häufige Schwachstellen zu schützen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte von LLMOps, einschließlich Sofortversionierung und Modelllebenszyklusmanagement. - Konfigurieren Sie automatisierte Bewertungsrahmen mit Tools wie LangSmith und Ragas, um die Ausgabequalität zu messen. - Integrieren Sie Qualitäts-Gates in Ihre CI / CD-Pipelines, um Regressionen in Modellantworten zu verhindern. - Überwachen Sie Produktionsmetriken wie Latenz, Token-Nutzung, Kosten und Drift mit Echtzeit-Warnungen. - Wenden Sie bewährte Sicherheitsmethoden an, um LLM-Anwendungen vor Sofortinjektion und Datenlecks zu schützen. - Generieren Sie synthetische Testdaten und implementieren Sie LLM-basierte Judges für die automatisierte Qualitätssicherung. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden LLM-Architektur und der Betriebsterminologie, bevor Sie durch praktische Konfigurationsschritte geführt werden.Sie lesen detaillierte Erklärungen und studieren reale Konfigurationen, um Ihre eigene produktionsbereite Pipeline zu erstellen. Dieser Kurs richtet sich an Software-Ingenieure, Datenwissenschaftler und DevOps-Anfänger, die ohne vorherige LLMOps-Erfahrung in den LLM-Betrieb übergehen möchten.Starten Sie noch heute mit dem Aufbau zuverlässiger, sicherer und kostengünstiger LLM Systeme.