Основы LLMOps: Создание производственных конвейеров для языковых моделей

Перенос большой языковой модели из локального прототипа в надежную производственную среду требует специализированных операционных стратегий. Этот курс научит вас, как преодолеть разрыв между разработкой ИИ и надежными системными операциями с помощью LLMOps. Вы приобретете навыки создания автоматизированных конвейеров оценки, мониторинга показателей производительности, таких как стоимость и задержка, и защиты ваших приложений от распространенных уязвимостей. Что вы узнаете: - Понять основные концепции LLMOps, включая оперативное управление версиями и управление жизненным циклом модели. - Настройка автоматизированных систем оценки с использованием таких инструментов, как LangSmith и Ragas для измерения качества выходных данных. - Интегрируйте ворота качества в конвейеры CI / CD, чтобы предотвратить регрессию в ответах модели. - Мониторинг производственных показателей, таких как задержка, использование токенов, стоимость и дрейф с оповещениями в реальном времени. - Применять передовые методы безопасности для защиты приложений LLM от быстрого впрыска и утечки данных. - Создание синтетических данных тестирования и внедрение судей на основе LLM для автоматизированного обеспечения качества. Курс начинается с основополагающей архитектуры LLM и терминологии, а затем вы пройдете практические шаги по настройке. Вы прочитаете подробные объяснения и изучите реальные сценарии настройки, чтобы построить свой собственный готовый к производству трубопровод. Этот курс предназначен для инженеров программного обеспечения, ученых данных и новичков DevOps, которые хотят перейти в операции LLM, без предварительного опыта LLMOps. Начните создавать надежные, безопасные и экономичные системы LLM сегодня.