LLMOps Fundamentals: Modelli di linguaggio di grandi dimensioni nei sistemi AI

I flussi di lavoro tradizionali di machine learning non sono all'altezza quando si tratta di gestire la scala, i costi e l'imprevedibilità dell'intelligenza artificiale generativa, che è unica nel suo genere. Questo corso di solo testo ti guida attraverso la transizione dai classici MLOps alla disciplina specializzata di LLMOps. Capirai come gestire il ciclo di vita dei modelli di fondazione, ottimizzarne le prestazioni e controllare i costi operativi utilizzando metodologie standard del settore. Comprendere le differenze fondamentali tra le operazioni di apprendimento automatico tradizionali e LLMOps. 2. Esplora l'architettura delle moderne applicazioni LLM, tra cui Retrieval-Augmented Generation (RAG) e database vettoriali. 3. Configurare strategie di monitoraggio di base per latenza, costo, utilizzo di token e sicurezza di LLM. 5.Valutare gli output LLM utilizzando moderne tecniche di convalida e modelli di osservabilità.Il corso inizia con la terminologia fondamentale e l'evoluzione storica delle operazioni di IA. Progresserai quindi attraverso quadri concettuali per la distribuzione, pipeline di ingestione dei dati e strategie di valutazione continua, tutti spiegati attraverso guide scritte chiare e guide pratiche per l'architettura.Questo corso è progettato per ingegneri software, scienziati dei dati, e manager di prodotto tecnico nuovo per l’infrastruttura AI generativa. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la distribuzione di LLM.Inizia a leggere oggi per costruire una solida base nel futuro delle operazioni di IA.