Progettare Architetture LLM di Produzione

Spostare un LLM da un semplice prototipo basato su prompt a un sistema di produzione affidabile, sicuro e scalabile richiede una solida base architetturale. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali della progettazione di infrastrutture LLM robuste senza perderti in un gergo complesso. Passerete dalla scrittura di chiamate API di base all'architettura di sistemi LLM completi e pronti per l'impresa. Attraverso chiare spiegazioni scritte e pattern di progettazione strutturati, comprenderete come bilanciare costi, latenza e accuratezza per applicazioni del mondo reale. Cosa imparerai: Comprendere la terminologia fondamentale degli LLM, le fasi del ciclo di vita e i principali pattern di deployment; Progettare pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) per connettere gli LLM con fonti di dati esterne; Configurare i database vettoriali per una ricerca semantica efficiente e il recupero del contesto; Applicare moderne pratiche MLOps per il monitoraggio, la valutazione e la sicurezza degli output degli LLM; Implementare guardrail e strategie di caching per ottimizzare le prestazioni e ridurre i costi delle API. La formazione inizia con definizioni fondamentali e concetti chiave dell'infrastruttura di AI generativa, quindi progredisce passo dopo passo attraverso l'integrazione di database, framework di orchestrazione e strategie di monitoraggio della produzione. Questo corso è progettato per sviluppatori software, aspiranti architetti di sistema e professionisti tecnici che sono nuovi all'ingegneria degli LLM e desiderano un'introduzione chiara e senza prerequisiti alla progettazione di sistemi AI. Inizia a leggere oggi per padroneggiare i pattern architetturali che alimentano le moderne applicazioni AI.