MLOps i LLMOps: wdrażanie i skalowanie modeli AI

Przejście od sztucznej inteligencji w lokalnym notebooku do niezawodnego systemu produkcyjnego wymaga specjalistycznego zestawu praktyk. Jeśli chcesz zrozumieć, jak nowoczesne zasady inżynierii oprogramowania mają zastosowanie do uczenia maszynowego i dużych modeli językowych, ten podstawowy przewodnik jest punktem wyjścia. Dzięki jasnym, pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom kodu dowiesz się, jak projektować, wdrażać i monitorować skalowalne systemy AI. Zbudujesz solidne zrozumienie całego cyklu życia zarówno tradycyjnych modeli uczenia maszynowego (MLOps), jak i nowoczesnych modeli dużych języków (LLMOps). Czego się nauczysz: 1. Zrozumienie podstawowych pojęć cyklu życia modelu, przechowywania wersji i zarządzania rejestrem. 2. Skonfiguruj potoki ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD) dostosowane do uczenia maszynowego. Wdrażanie dużych modeli językowych przy użyciu nowoczesnych architektur generowania z rozszerzonym pobieraniem (RAG). 4. Monitoruj wydajność modelu, śledź dryf danych i wdrażaj nowoczesne praktyki obserwacji. 5. Zastosuj strategie skalowania, aby skutecznie obsługiwać wnioskowanie o wysokiej przepustowości. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji MLOps i LLMOps, ustanawiając kluczową terminologię przed przeprowadzeniem przez potoki wdrażania, orkiestrację i monitorowanie w czasie rzeczywistym. Przejdziesz od podstawowego pakowania modeli do zarządzania złożonymi, gotowymi do produkcji przepływami pracy AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy są nowi w operacjonalizacji AI. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w DevOps, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby wypełnić lukę między rozwojem AI a inżynierią produkcyjną.