Создание и развертывание генеративных моделей ИИ

Переход от экспериментов с подсказками ИИ к развертыванию надежных генеративных моделей в производстве требует прочного фундамента в инженерии и архитектуре. Этот текстовый курс ликвидирует разрыв между основными концепциями ИИ и развертываниями производственного уровня. Вы узнаете, как структурировать генеративные приложения ИИ, работать с современными моделями больших языков и внедрять надежные рабочие процессы развертывания. Прочитав чёткие, пошаговые объяснения и проанализировав структурированные фрагменты кода, вы приобретете уверенность в создании и обслуживании систем на базе искусственного интеллекта. Что вы узнаете: 1. Понимание основных концепций генеративного ИИ, архитектуры моделей и ключевой терминологии. 2. Разработка систем поиска и дополненного генерирования (ПДГ) для соединения моделей с внешними источниками данных. 3. Реализация векторных баз данных для эффективного хранения, индексации и поиска семантической информации. 4. Освоить принципы быстрого проектирования и основные рамки оркестрации для управления выходными данными модели. 5. Безопасное развертывание генеративных моделей с использованием базовых методов, методов мониторинга и оценки операций МЛО. 6. Настройка безопасных конечных точек API для интеграции генеративных функций в существующие программные системы. Курс начинается с основных определений и основных концепций ИИ, а затем переходит к структурированным текстовым учебникам по архитектуре RAG, векторным базам данных и конвейерам развертывания. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и новичков, желающих перейти к генеративной инженерии ИИ, без необходимости продвинутого машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы создать и развернуть свое первое готовое к производству генеративное приложение ИИ.