Experimentação, implantação e fundações éticas de IA

A implantação de modelos de linguagem grandes na produção requer mais do que apenas chamadas de API; ela exige experimentação rigorosa, serviço eficiente e um forte compromisso com a segurança. Este curso orienta você através de todo o ciclo de vida do desenvolvimento de LLM, desde o ajuste inicial até a implantação escalável e o alinhamento ético.\n\nVocê fará a transição do prompt básico para entender como avaliar, otimizar e implantar modelos sistematicamente. Através de lições claras e baseadas em texto, você aprenderá a configurar pipelines de teste robustos, gerenciar versões de modelos e implementar barreiras para garantir que seus aplicativos de IA sejam eficientes e responsáveis.\n\nO que você aprendera:\n- Entenda os conceitos fundamentais de LLM, ajuste de hiperparâmetros e métricas de avaliação de modelos\n- Configure o Triton Servidor de inferência para otimizar a taxa de transferência do modelo e minimizar a latência\n- Implementar o controle de versão e metodologias de teste A/B para atualizações contínuas do modelo\n– Aplicar estruturas éticas de IA, barreiras de segurança e estratégias de mitigação de viés na produção\n‑ Explorar modelos de domínio especializados, incluindo BioNeMo para aplicativos de biotecnologia\n‐ Projetar pipelines de avaliação usando as melhores práticas de MLOps modernos para rastrear a deriva do modelo\n\nO currículo começa com definições básicas e conceitos de avaliações antes de progredir para configurações práticas e otimização avançada de inferência. Você explorará considerações éticas do mundo real e estruturas de segurança para garantir uma implantação responsável. Este curso foi projetado para iniciantes, desenvolvedores e gerentes de produto que desejam entender o lado operacional dos LLMs. Não é necessária experiência prévia em implantação de IA.\n\nComece a criar sistemas de IA confiáveis, de alto desempenho e éticos hoje mesmo.