Otimizando os custos de LLM e simplificando os fluxos de trabalho de IA

A implantação de modelos de linguagem grandes (LLMs) pode rapidamente se tornar cara e ineficiente sem a estratégia certa. Este curso baseado em texto ensina como equilibrar o alto desempenho com práticas favoráveis ao orçamento. Você fará a transição da integração básica de APIs para a criação de fluxos de trabalho de IA altamente otimizados e econômicos usando técnicas modernas do setor. O que você aprenderá: Aprenda conceitos fundamentais de LLM, modelos de precificação e matemática de token; Implemente estratégias de engenharia rápidas para minimizar o uso de tokens sem perder a qualidade; Aplique mecanismos de cache para reutilizar saídas anteriores e reduzir chamadas de API; Configure o roteamento de modelos e modelos de código aberto menores para tarefas mais simples; Explore o Retrieval-Augmented Arquiteturas de geração de contextos (RAG) para limitar o excesso de janelas de contexto; O curso começa com terminologia e métricas de custo essenciais antes de orientá-lo através de técnicas práticas de otimização e padrões arquitetônicos modernos. Este curso foi projetado para iniciantes, desenvolvedores e profissionais curiosos em tecnologia que desejam criar aplicativos de IA sustentáveis; nenhuma experiência prévia de aprendizado de máquina é necessária. Comece a ler hoje para criar soluções de IA mais inteligentes, rápidas e acessíveis.