Fundações LLMOps: Construindo Pipelines de Produção para Modelos de Linguagem

Mover um modelo de linguagem grande de um protótipo local para um ambiente de produção confiável requer estratégias operacionais especializadas.Este curso ensina como preencher a lacuna entre o desenvolvimento de IA e as operações robustas do sistema usando LLMOps. Você ganhará as habilidades para estabelecer pipelines de avaliação automatizados, monitorar métricas de desempenho como custo e latência e proteger seus aplicativos contra vulnerabilidades comuns. O que você vai aprender: - Entenda os principais conceitos do LLMOps, incluindo o versionamento rápido e o gerenciamento do ciclo de vida do modelo. - Configure estruturas de avaliação automatizadas usando ferramentas como LangSmith e Ragas para medir a qualidade da saída. - Integre portas de qualidade em seus pipelines de CI / CD para evitar regressão nas respostas do modelo. - Monitore métricas de produção, como latência, uso de token, custo e deriva com alertas em tempo real. - Aplique as melhores práticas de segurança para proteger os aplicativos LLM contra injeção imediata e vazamentos de dados. - Gere dados de teste sintéticos e implemente juízes baseados em LLM para garantia de qualidade automatizada. O curso começa com a arquitetura LLM fundamental e a terminologia operacional antes de orientá-lo através de etapas práticas de configuração.Você lerá explicações detalhadas e estudará scripts de instalação do mundo real para construir seu próprio pipeline pronto para produção. Este curso é projetado para engenheiros de software, cientistas de dados e iniciantes em DevOps que desejam fazer a transição para operações de LLM, sem necessidade de experiência prévia em LLMOps.Comece a construir sistemas de LML confiáveis, seguros e econômicos hoje.