Fondamenti di LLMOps: Deployment di LLM con Jenkins, Docker e Kubernetes

Il deployment di Large Language Models (LLMs) in produzione richiede più che la semplice scrittura di codice; richiede un'infrastruttura robusta, automazione e monitoraggio continuo. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali di LLMOps, aiutandoti a passare dagli esperimenti AI locali a deployment scalabili e pronti per il cloud. Acquisirai una comprensione approfondita di come containerizzare le applicazioni LLM, automatizzare le pipeline di deployment e mantenere le prestazioni del modello in produzione. Studiando i modelli di deployment del mondo reale, imparerai a gestire l'infrastruttura in modo efficiente utilizzando strumenti standard del settore e servizi cloud. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali di LLMOps, inclusi il model serving, i database vettoriali e le architetture di generazione aumentata dal recupero (RAG). - Costruire e impacchettare applicazioni LLM utilizzando FastAPI e container Docker per un deployment coerente. - Automatizzare i flussi di lavoro di delivery con le pipeline Jenkins CI/CD per ottimizzare i test e il deployment. - Orchestrare applicazioni AI containerizzate su larga scala utilizzando la gestione dei cluster Kubernetes. - Configurare il monitoraggio e l'osservabilità della produzione utilizzando Prometheus e Grafana per tracciare la latenza e lo stato del modello. - Distribuire modelli scalabili in ambienti cloud utilizzando l'infrastruttura AWS e GCP. Il corso inizia con definizioni fondamentali di LLMOps e containerizzazione prima di passare all'automazione delle pipeline, all'orchestrazione e al monitoraggio della produzione. Progredirai passo dopo passo attraverso spiegazioni scritte, analisi concettuali e scenari di configurazione pratici. Questo corso è progettato per sviluppatori software, data scientist e aspiranti ingegneri MLOps che desiderano apprendere il deployment in produzione. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con DevOps o infrastruttura cloud, poiché partiamo da concetti fondamentali. Inizia a leggere oggi per padroneggiare l'infrastruttura alla base delle moderne applicazioni di AI generativa.