أساسيات LLMOps: بناء مسارات إنتاج لنماذج اللغة

يتطلب نقل نموذج لغوي كبير من نموذج أولي محلي إلى بيئة إنتاج موثوقة استراتيجيات تشغيلية متخصصة. تعلمك هذه الدورة كيفية سد الفجوة بين تطوير الذكاء الاصطناعي وعمليات النظام القوية باستخدام LLMOps. ستكتسب المهارات اللازمة لإنشاء مسارات تقييم آلية، ومراقبة مقاييس الأداء مثل التكلفة وزمن الاستجابة (latency)، وتأمين تطبيقاتك ضد الثغرات الأمنية الشائعة. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم LLMOps الأساسية، بما في ذلك تحديد إصدارات الأوامر (prompt versioning) وإدارة دورة حياة النموذج. - تهيئة أطر التقييم الآلي باستخدام أدوات مثل LangSmith و Ragas لقياس جودة المخرجات. - دمج بوابات الجودة في مسارات CI/CD الخاصة بك لمنع التراجع في استجابات النموذج. - مراقبة مقاييس الإنتاج مثل زمن الاستجابة (latency)، واستخدام الرموز (token usage)، والتكلفة، والانحراف (drift) مع التنبيهات في الوقت الفعلي. - تطبيق أفضل ممارسات الأمان لحماية تطبيقات LLM من حقن الأوامر (prompt injection) وتسرب البيانات. - إنشاء بيانات اختبار اصطناعية وتطبيق محكمين قائمين على LLM لضمان الجودة الآلي. تبدأ الدورة بأساسيات بنية LLM والمصطلحات التشغيلية قبل إرشادك خلال خطوات التهيئة العملية. ستقرأ شروحات مفصلة وتدرس نصوص تهيئة واقعية لبناء مسار عمل جاهز للإنتاج الخاص بك. تم تصميم هذه الدورة لمهندسي البرمجيات وعلماء البيانات ومبتدئي DevOps الذين يرغبون في الانتقال إلى عمليات LLM، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في LLMOps. ابدأ في بناء أنظمة LLM موثوقة وآمنة وفعالة من حيث التكلفة اليوم.