Implementazione di LLM e LLMOps: Scalare i Modelli in Produzione

L'implementazione di modelli linguistici di grandi dimensioni in produzione richiede più di semplici chiamate API; richiede operazioni robuste, ottimizzazione dei costi e infrastrutture scalabili. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali di LLMOps per far passare i tuoi modelli dallo sviluppo ad ambienti di produzione affidabili. Acquisirai una profonda comprensione di come gestire il ciclo di vita di modelli come Llama, ottimizzare la velocità di inferenza e minimizzare i costi computazionali. Studiando architetture pratiche e modelli di configurazione, imparerai a costruire pipeline di implementazione AI efficienti, scalabili e sicure. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di LLMOps, i cicli di vita dei modelli e la transizione da MLOps tradizionali a pipeline specifiche per LLM. - Configurare e tracciare i modelli utilizzando MLflow per il versioning, il logging e la gestione sistematica del ciclo di vita. - Applicare tecniche avanzate di ottimizzazione e quantizzazione, inclusi GPTQ, AWQ e LoRA, per ridurre le dimensioni del modello e i costi di esecuzione. - Scalare i carichi di lavoro di inferenza in modo efficiente utilizzando Ray, strategie di batching, Flash Attention e Paged Attention. - Integrare moderni pattern di retrieval-augmented generation (RAG) e framework di osservabilità per monitorare le prestazioni del modello e tracciare gli output. Partendo dalle definizioni fondamentali di hosting dei modelli, il corso ti guida passo dopo passo attraverso la configurazione, l'ottimizzazione, la scalabilità e il monitoraggio della produzione. Imparerai attraverso chiare spiegazioni scritte, walkthrough architettonici strutturati ed esercizi concettuali. Questo corso è progettato per ingegneri del software, data scientist e aspiranti ingegneri AI che sono nuovi all'implementazione di modelli e desiderano costruire una solida base in LLMOps. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con lo scale-out in produzione. Inizia il tuo viaggio nell'ingegneria AI di livello produttivo e inizia a ottimizzare le tue implementazioni oggi stesso.