MLOps dan LLMOps: Melakukan Pembelajaran Mesin dan AI Generatif

Memindahkan model machine learning atau aplikasi AI generatif dari sebuah notebook lokal ke lingkungan produksi yang dapat diandalkan memerlukan serangkaian praktik khusus. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui prinsip-prinsip penting dari MLOps dan LLMOps untuk berhasil mengoperasikan solusi AI Anda. Anda akan berpindah dari menulis kode model mentah ke merancang pipa deployment yang kuat, mengelola model registri, dan mengatur pemantauan terus-menerus. Dengan mempelajari penjelasan tertulis yang jelas dan menganalisis contoh konfigurasi praktis, Anda akan memahami cara mempertahankan keandalan sistem, mengelola biaya API, dan memastikan kinerja AI yang konsisten. Apa yang Anda pelajari: Mengerti siklus hidup inti pembelajaran mesin dan operasi AI generatif (MLOps dan LLMOps); Deploy model prediktif dan model bahasa besar untuk mengamankan titik akhir produksi; Implementasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) pola dan mengelola database vektor; Konfigurasi pipa otomatis untuk pendaftaran model, versi, dan integrasi terus-menerus; Monitor sistem AI produksi untuk data drift, degradasi model, dan latensi; Terapkan praktik observabilitas modern untuk melacak penggunaan token AI generatif dan biaya API. Kursus ini dimulai dengan definisi dasar operasionalisasi AI sebelum bergerak langkah demi langkah melalui strategi penerapan, otomatisasi pipa, dan pemantauan produksi. Dirancang untuk pengembang pemula, ilmuwan data, dan administrator sistem yang ingin memasuki bidang operasi AI, kursus ini tidak memerlukan pengalaman DevOps sebelumnya. Mulailah membaca hari ini untuk menjembatani kesenjangan antara pengembangan AI dan operasi siap produksi.