MLOps và LLMOps: Hệ thống học máy và AI sinh sản

Lấy một mô hình học máy hoặc ứng dụng AI sinh sản từ một máy tính bảng địa phương đến một môi trường sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi một tập hợp các thực hành chuyên biệt. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cơ bản của MLOps và LLMOps để vận hành thành công các giải pháp AI của bạn. Bạn sẽ chuyển từ viết mã mô hình thô sang thiết kế các đường ống triển khai mạnh mẽ, quản lý các đăng ký mô hình, và thiết lập giám sát liên tục. Bằng cách nghiên cứu các giải thích rõ ràng và phân tích các ví dụ cấu hình thực tế, bạn sẽ hiểu cách duy trì độ tin cậy của hệ thống, quản lý chi phí API và đảm bảo hiệu suất AI nhất quán. Bạn sẽ học được gì: Hiểu được chu kỳ sống cốt lõi của hoạt động học máy và AI sinh sản (MLOps và LLMOps); Thiết lập mô hình dự đoán và mô hình ngôn ngữ lớn để bảo vệ các điểm cuối sản xuất; Thực hiện các mô hình Thế hệ tìm kiếm tăng cường (RAG) và quản lý cơ sở dữ liệu vectơ; Cấu hình đường ống tự động cho đăng ký mô hình, phiên bản, và tích hợp liên tục; Theo dõi các hệ thống AI sản xuất cho dữ liệu trôi nổi, suy thoái mô hình, và latency; Apply modern observability practices to track generative AI token usage and API costs. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của hoạt động AI trước khi chuyển bước qua các chiến lược triển khai, tự động hóa đường ống và giám sát sản xuất. Được thiết kế cho các nhà phát triển mới, các nhà khoa học dữ liệu và quản trị viên hệ thống muốn bước vào lĩnh vực hoạt động AI, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm DevOps trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để nối kết khoảng cách giữa phát triển AI và các hoạt động sẵn sàng sản xuất.