LLMOps Foundations: Budowanie potoków produkcyjnych dla modeli językowych

Przenoszenie dużego modelu językowego z lokalnego prototypu do niezawodnego środowiska produkcyjnego wymaga specjalistycznych strategii operacyjnych.Ten kurs uczy, jak wypełnić lukę między rozwojem AI a solidnymi operacjami systemowymi za pomocą LLMOps. Zdobędziesz umiejętności, aby ustanowić zautomatyzowane potoki ewaluacyjne, monitorować wskaźniki wydajności, takie jak koszty i opóźnienia, oraz zabezpieczyć aplikacje przed typowymi lukami. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje LLMOps, w tym szybkie wersjonowanie i zarządzanie cyklem życia modelu. - Skonfiguruj zautomatyzowane ramy oceny za pomocą narzędzi takich jak LangSmith i Ragas do pomiaru jakości wyjściowej. - Zintegruj bramy jakości z potokami CI / CD, aby zapobiec regresji w odpowiedziach modelu. - Monitoruj wskaźniki produkcji, takie jak opóźnienie, użycie tokenów, koszty i dryf z ostrzeżeniami w czasie rzeczywistym. - Zastosuj najlepsze praktyki bezpieczeństwa, aby chronić aplikacje LLM przed natychmiastowym wtryskiem i wyciekami danych. - Generuj syntetyczne dane testowe i wdrażaj sędziów opartych na LLM w celu zautomatyzowanego zapewnienia jakości. Kurs rozpoczyna się od podstawowej architektury LLM i terminologii operacyjnej, a następnie przeprowadzi Cię przez praktyczne kroki konfiguracji.Przeczytasz szczegółowe wyjaśnienia i przestudiujesz rzeczywiste skrypty konfiguracyjne, aby zbudować własny rurociąg gotowy do produkcji. Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów oprogramowania, naukowców zajmujących się danymi i początkujących DevOps, którzy chcą przejść do operacji LLM, bez wcześniejszego doświadczenia LLMOps.Zacznij budować niezawodne, bezpieczne i opłacalne systemy LLM już dziś.