Отладка генеративных приложений ИИ с использованием трассировки OpenTelemetry

Применение генеративного ИИ может быть крайне непредсказуемым, что делает традиционные методы отладки неэффективными. Понимание того, как данные проходят через ваши подсказки, системы поиска и вызовы LLM, имеет важное значение для создания готовых к производству систем ИИ. В этом курсе вы узнаете, как реализовать структурированное отслеживание и наблюдаемость в генеративных приложениях ИИ. Вы научитесь отслеживать сложные потоки выполнения, выявлять узкие места задержки и отлаживать недетерминированные выходы с помощью открытых инструментов, соответствующих отраслевым стандартам. Что вы узнаете: Понимание основных концепций наблюдаемости и применение трассировки к большим языковым моделям; Настройка OpenTelemetry для получения подробных путей выполнения в компонентах приложений ИИ; Отслеживание рабочих процессов генерации с расширенным поиском для выявления сбоев в поиске и генерации; Анализ задержки, использования токенов и подсказок внедрение структурированного ведения журналов и атрибутов пространственного распределения, адаптированных к генеративным рабочим нагрузкам ИИ. Мы начнем с основной терминологии отслеживания и наблюдаемости, прежде чем пройти пошаговые письменные реализации. Вы будете практиковаться в настройке диапазонов, отслеживании вложенных вызовов LLM и оценке данных трассировки с помощью практических письменных упражнений и фрагментов кода. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков программного обеспечения и энтузиастов ИИ, которые хотят сделать свои генеративные приложения ИИ надежными, без предварительного опыта в трассировке. Начните читать сегодня, чтобы принести прозрачность и надежность в ваши генеративные рабочие процессы ИИ.