Otimizando modelos de linguagem com o Azure Machine Learning

A integração de modelos de linguagem grandes em aplicativos de software requer mais do que apenas chamadas básicas de API; exige otimização, hospedagem e monitoramento eficientes. Este curso escrito orienta você através do uso do Azure Machine Learning para gerenciar e otimizar modelos de linguagem para desempenho no mundo real. Você passará de entender conceitos básicos de IA baseados na nuvem para implantar, ajustar e avaliar com confiança modelos de linguagem na plataforma Azure. Você aprenderá a equilibrar os custos computacionais com a precisão do modelo para fornecer aplicativos inteligentes e responsivos. O que você aprenderá: compreender a arquitetura fundamental dos modelos de linguagem e como eles se integram aos serviços de IA do Azure; configurar espaços de trabalho do AWS Machine Learning e recursos de computação para o desenvolvimento de modelos; aplicar práticas recomendadas de engenharia de prompt e explorar padrões de geração aumentada de recuperação (RAG); ajustar modelos pré-treinados usando Implemente modelos otimizados em terminais de produção com políticas de segurança e dimensionamento robustas; Monitore o desempenho, a latência e os custos do modelo usando ferramentas modernas de observabilidade do LLMOps. O curso começa com terminologia essencial e conceitos básicos de machine learning em nuvem antes de orientá-lo através de configuração prática, seleção de modelos e fluxos de trabalho de otimização. Você progredirá das configurações básicas para gerenciar implantações de modelos de linguagem prontas para produção. Este curso foi projetado para desenvolvedores de software, aspirantes a cientistas de dados e entusiastas da nuvem que desejam criar aplicativos orientados a IA. Não é necessária experiência prévia em machine learning, embora uma compreensão básica dos conceitos de nuvem seja útil. Comece a ler hoje mesmo para dominar a otimização de modelos de linguagem na plataforma Azure.