İngilizce Vikipedi:Production Lines

Büyük bir dil modelini yerel prototipten güvenilir bir üretim ortamına taşımak için özel operasyonel stratejiler gerekiyor. Bu kurs, LLMOps kullanarak yapay zeka geliştirme ve sağlam sistem operasyonları arasındaki boşluğu nasıl dolduracağınızı öğretiyor. Otomatik değerlendirme boru hatlarını oluşturmak, maliyet ve gecikme gibi performans metriklerini izlemek ve uygulamalarınızı yaygın hassasiyetlere karşı korumak için beceriler kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Acil sürümleme ve model yaşam döngüsü yönetimi de dahil olmak üzere temel LLMOps kavramlarını anlayın. - Çıkış kalitesini ölçmek için LangSmith ve Ragas gibi araçlar kullanarak otomatik değerlendirme çerçevelerini ayarlayın. - Model yanıtlarında gerilemeyi önlemek için CI / CD boru hatlarına kalite kapıları entegre edin. - Gecikme, simge kullanımı, maliyet ve gerçek zamanlı uyarı ile sürüklenme gibi üretim metriklerini izleyin. - LLM uygulamalarını hızlı enjeksiyon ve veri sızıntısından korumak için güvenlik en iyi uygulamaları uygulayın. - Sentetik test verileri oluşturmak ve otomatik kalite güvencesi için LLM tabanlı hakemleri uygulamak. Kurs, temel LLM mimarisi ve operasyonel terminoloji ile başlar ve ardından pratik yapılandırma adımlarına yönlendirir. Özel üretim hazır boru hattınızı inşa etmek için ayrıntılı açıklamalar okuyup gerçek dünya yapılandırma senaryolarını inceleyeceksiniz. Bu kurs, önceden LLMOps deneyimi gerektirmeyen LLM operasyonlarına geçiş yapmak isteyen yazılım mühendisleri, veri bilimcileri ve DevOps yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Güvenilir, güvenli ve maliyet etkin LLM sistemleri inşa etmeye bugün başlayın.