LLM Engineering: Erstellen und Bereitstellen von Anwendungen mit großen Sprachmodellen

Große Sprachmodelle verändern die Art und Weise, wie wir Software entwickeln, aber der Übergang von einfachen Eingabeaufforderungen zu zuverlässigen Produktionssystemen erfordert solide technische Prinzipien. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte und praktischen Architekturen, die zum Erstellen robuster, KI-gesteuerter Anwendungen erforderlich sind. Durch den Abschluss dieses Kurses werden Sie von einem KI-Enthusiasten zu einem LLM-Ingenieur, der in der Lage ist, Daten zu strukturieren, Kontext zu verwalten und intelligente Systeme bereitzustellen. Sie lernen, Modelle mit externen Datenquellen zu verbinden, die Prompt-Performance zu optimieren und Systemausgaben systematisch auszuwerten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von Large Language Models und die Schlüsselterminologie in der generativen KI - Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster, um Modelle in benutzerdefinierten externen Daten zu erden - Konfigurieren und Abfragen von Vektordatenbanken für effiziente semantische Suche und Wiederherstellung - Entwerfen Sie strukturierte Prompt-Vorlagen und wenden Sie systematische Prompt Engineering-Techniken an - Bewerten und überwachen Sie Modellausgaben, um Zuverlässigkeit, Sicherheit und Leistung in der Produktion sicherzustellen - Wenden Sie grundlegende MLOps-Konzepte an, um den Modelllebenszyklus, die Latenz und die API-Integration zu verwalten Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Mechanismen der Textgenerierung, bevor Sie durch praktische Architekturmuster geführt werden. Durch klare schriftliche Erläuterungen und detaillierte Code-Snippets entwickeln Sie sich von einfachen API-Aufrufen zu komplexen, datenverbundenen Systemen. Dieser Kurs richtet sich an Software-Ingenieure, Datenprofis und Technologie-Enthusiasten, die in den Bereich KI einsteigen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz erforderlich, aber grundlegende Kenntnisse in Python sind hilfreich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Engineering-Muster hinter modernen KI-Anwendungen zu meistern.