Fondations LLMOps : Créer des pipelines de production pour les modèles de langage

Déplacer un grand modèle de langage d'un prototype local vers un environnement de production fiable nécessite des stratégies opérationnelles spécialisées. Ce cours vous enseigne comment combler le fossé entre le développement de l'IA et les opérations système robustes en utilisant LLMOps. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour établir des pipelines d'évaluation automatisés, surveiller les métriques de performance comme le coût et la latence, et sécuriser vos applications contre les vulnérabilités courantes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de LLMOps, y compris le versionnement des invites et la gestion du cycle de vie des modèles. - Configurer des frameworks d'évaluation automatisés à l'aide d'outils tels que LangSmith et Ragas pour mesurer la qualité des sorties. - Intégrer des portes de qualité dans vos pipelines CI/CD pour prévenir la régression des réponses du modèle. - Surveiller les métriques de production telles que la latence, l'utilisation des jetons, le coût et la dérive avec des alertes en temps réel. - Appliquer les meilleures pratiques de sécurité pour protéger les applications LLM contre l'injection d'invites et les fuites de données. - Générer des données de test synthétiques et implémenter des juges basés sur LLM pour l'assurance qualité automatisée. Le cours commence par l'architecture fondamentale des LLM et la terminologie opérationnelle avant de vous guider à travers les étapes de configuration pratiques. Vous lirez des explications détaillées et étudierez des scripts de configuration du monde réel pour construire votre propre pipeline prêt pour la production. Ce cours est conçu pour les ingénieurs logiciels, les scientifiques des données et les débutants en DevOps qui souhaitent faire la transition vers les opérations LLM, sans aucune expérience préalable en LLMOps requise. Commencez dès aujourd'hui à construire des systèmes LLM fiables, sécurisés et rentables.