Надежное программирование LLM: создание предсказуемых систем ИИ

Крупные языковые модели невероятно мощны, но их естественная изменчивость делает их интеграцию в традиционные программные системы большой проблемой. Этот текстовый курс научит вас, как приручить эту непредсказуемость и создавать детерминированные, надежные приложения ИИ, которые обеспечивают последовательные результаты.\n\nЧтя четкие объяснения и анализируя практические примеры кода, вы перейдете от написания основных подсказок к разработке надежных, готовых к производству конвейеров ИИ. Вы освоите основные концепции структурированных выходов, применения схем и систематического тестирования, чтобы гарантировать, что ваши интеграции LLM будут вести себя точно так, как ожидалось.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основных принципов детерминизма в генеративных ИИ и языковых моделях\n- Настройка AWS Bedrock и локальных инструментов вывода для генерации последовательные, структурированные выходные данные JSON\n- Применение методов обеспечения соответствия схемы для гарантирования соотвествия ответов LLM моделям данных приложения\n - Разработка надежных стратегий обработки ошибок и резервирования для развертывания моделей на основе API и локальных моделей\n Внедрение оперативных инженерных шаблонов, которые минимизируют галлюцинации и непредвиденное поведение\n\nКурс начинается с основной терминологии и основных механик температуры модели, настроек семян и параметров выборки, прежде чем перейти к практическим архитектурным шаблонам. Вы будете следовать логическому прогрессу от локальных настроек разработки до развертывания в масштабе облака без каких-либо сложных предварительных условий.\n\nЭтот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, системных архитекторов и начинающих технических специалистов, которые хотят создавать надежные системы ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с машинным обучением.\n\nНачните читать сегодня, чтобы создавать системы ИИ, на которые вы можете действительно положиться.