OpenTelemetry Tracing ile Yaratıcı AI Uygulamaları Hata Ayıklama

Üretici yapay zeka uygulamaları son derece tahmin edilemez olabilir, geleneksel hata ayıklama yöntemlerini etkisiz hale getirir. Verilerin talimatlarınız, geri alma sistemleri ve LLM çağrıları üzerinden nasıl aktığını anlamak, üretime hazır AI sistemleri inşa etmek için gereklidir. Bu kurs, size yaratıcı yapay zeka uygulamalarınızda yapısal izleme ve gözlemlenebilirliği nasıl uygulayacağınızı öğretiyor. Karmaşık yürütme akışlarını izlemeyi, gecikme dar boğazlarını tanımlamayı ve endüstri standardı açık araçları kullanarak belirlenmeyen çıkışları hata ayıklamayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Temel gözlemlenebilirlik kavramlarını anlayın ve izleme büyük dil modellerine nasıl uygulanır; AI uygulama bileşenlerinizde ayrıntılı yürütme yollarını yakalamak için OpenTelemetry'yi ayarlayın; Arama ve üretim hatalarını belirlemek için geri alma-arttırılmış üretim iş akışlarını izleyin; Gecikme, simge kullanımı ve çağrıyı analiz edin Uygulama performansını iyileştirmek için yürütme adımları; Yaratıcı AI iş yükleri için özel olarak tasarlanmış yapısal kayıt ve span özelliklerini uygulayın. Adım adım yazılı uygulamaları yürümeden önce izleme ve gözlemlenebilirliğin temel terminolojisiyle başlıyoruz. Uygulamalı yazılı egzersizler ve kod parçaları yoluyla spanları yapılandırmayı, yuvalanmış LLM çağrılarını izlemeyi ve iz verilerini değerlendirmeyi pratikleştireceksiniz. Bu kurs, yeni başlayan yazılım geliştiricileri ve yapay zeka tutkunları için tasarlanmıştır. Yaratıcı yapay zekâ uygulamalarını güvenilir kılmak için, izleme konusunda önceden tecrübe gerektirmez. Yaratıcı yapay zeka çalışma akışlarınıza şeffaflık ve güvenilirlik getirmek için bugün okumaya başlayın.