Debugowanie aplikacji generatywnych AI z OpenTelemetry Tracing

Aplikacje generatywnej sztucznej inteligencji mogą być bardzo nieprzewidywalne, co sprawia, że tradycyjne metody debuggowania są nieskuteczne. Zrozumienie sposobu przepływu danych przez monity, systemy wyszukiwania i połączenia LLM jest niezbędne do budowania gotowych do produkcji systemów AI. Ten kurs uczy, jak wdrożyć ustrukturyzowane śledzenie i obserwowalność w aplikacjach generatywnych AI. Nauczysz się śledzić złożone przepływy wykonawcze, identyfikować wąskie gardła opóźnienia i debugować niedeterministyczne wyjścia za pomocą standardowych narzędzi otwartych. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć obserwacji i sposobu śledzenia dotyczących dużych modeli językowych; Konfigurowanie OpenTelemetry w celu przechwytywania szczegółowych ścieżek wykonania w komponentach aplikacji AI; Śledzenie przepływów pracy generowania rozszerzonego pobierania w celu określenia błędów wyszukiwania i generowania; Analiza opóźnienia, wykorzystania tokenów i monitu Wdrażaj uporządkowane rejestrowanie i atrybuty zakresu dostosowane do generujących obciążeń AI. Zaczynamy od podstawowej terminologii śledzenia i obserwowalności, zanim przejdziemy krok po kroku przez pisemne implementacje. Będziesz ćwiczyć konfigurowanie zakresów, śledzenie zagnieżdżonych połączeń LLM i ocenę danych śledzenia poprzez praktyczne ćviczenia pisemne i fragmenty kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów i entuzjastów AI, którzy chcą, aby ich generatywne aplikacje AI były niezawodne, bez wcześniejszego doświadczenia w śledzeniu. Zacznij czytać już dziś, aby zapewnić przejrzystość i niezawodność swoich generatywnych przepływów pracy AI.