MLOps e LLMOps: Operazionalizzazione del Machine Learning e dell'IA Generativa

Portare un modello di machine learning o un'applicazione di IA generativa da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile richiede un insieme specializzato di pratiche. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi essenziali di MLOps e LLMOps per operazionalizzare con successo le tue soluzioni di IA. Passerete dalla scrittura di codice grezzo del modello alla progettazione di robuste pipeline di distribuzione, alla gestione dei registri dei modelli e alla configurazione del monitoraggio continuo. Studiando chiare spiegazioni scritte e analizzando esempi di configurazione pratici, comprenderete come mantenere l'affidabilità del sistema, gestire i costi delle API e garantire prestazioni IA coerenti. Cosa imparerai: Comprendere il ciclo di vita fondamentale delle operazioni di machine learning e IA generativa (MLOps e LLMOps); Distribuire modelli predittivi e modelli linguistici di grandi dimensioni su endpoint di produzione sicuri; Implementare i pattern Retrieval-Augmented Generation (RAG) e gestire i database vettoriali; Configurare pipeline automatizzate per la registrazione dei modelli, il versioning e l'integrazione continua; Monitorare i sistemi IA in produzione per la deriva dei dati, il degrado del modello e la latenza; Applicare moderne pratiche di osservabilità per tracciare l'utilizzo dei token di IA generativa e i costi delle API. Il corso inizia con definizioni fondamentali dell'operazionalizzazione dell'IA prima di procedere passo dopo passo attraverso strategie di distribuzione, automazione delle pipeline e monitoraggio della produzione. Progettato per sviluppatori principianti, data scientist e amministratori di sistema che desiderano entrare nel campo delle operazioni IA, questo corso non richiede alcuna esperienza DevOps precedente. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra lo sviluppo dell'IA e le operazioni pronte per la produzione.