Fondamenti LLMOps: costruzione di pipeline di produzione per modelli di linguaggio

Spostare un modello di linguaggio di grandi dimensioni da un prototipo locale a un ambiente di produzione affidabile richiede strategie operative specializzate.Questo corso ti insegna come colmare il divario tra lo sviluppo dell'IA e le operazioni di sistema robuste utilizzando LLMOps. Acquisirai le competenze per stabilire pipeline di valutazione automatizzate, monitorare le metriche delle prestazioni come costo e latenza e proteggere le tue applicazioni dalle vulnerabilità comuni. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti di base di LLMOps, tra cui il versioning rapido e la gestione del ciclo di vita del modello. - Configurare i framework di valutazione automatizzati utilizzando strumenti come LangSmith e Ragas per misurare la qualità dell'output. - Integrare i cancelli di qualità nelle pipeline CI / CD per evitare la regressione nelle risposte del modello. - Monitorare le metriche di produzione come latenza, utilizzo dei token, costi e deriva con avvisi in tempo reale. - Applicare le migliori pratiche di sicurezza per proteggere le applicazioni LLM da iniezioni e perdite di dati immediate. - Generare dati di test sintetici e implementare giudici basati su LLM per la garanzia della qualità automatizzata. Il corso inizia con l'architettura LLM di base e la terminologia operativa prima di guidarti attraverso i passaggi pratici di configurazione.Leggerai spiegazioni dettagliate e studierai script di configurazioni reali per costruire la tua pipeline pronta per la produzione. Questo corso è progettato per ingegneri del software, scienziati dei dati e principianti DevOps che desiderano passare alle operazioni LLM, senza alcuna esperienza precedente LLMOps richiesta.Inizia oggi a costruire sistemi LLM affidabili, sicuri ed economici.