Databricks MLOps und LLMOps mit MLflow und OpenAI

Die Überführung von Machine-Learning- und generativen KI-Anwendungen von der anfänglichen Experimentierung in eine zuverlässige Produktion erfordert strukturierte operative Praktiken. Dieser textbasierte Leitfaden führt Sie in die Kernprinzipien von MLOps und LLMOps mit Databricks, MLflow und OpenAI API-Integrationen ein. Sie werden ein solides Verständnis dafür entwickeln, wie Sie End-to-End-Datenpipelines orchestrieren, die Experimentverfolgung verwalten, Modelle bereitstellen und Retrieval-Augmented Generation-Muster mit Zuversicht implementieren. Was Sie lernen werden: - Grundlegende Konzepte von MLOps, LLMOps und dem Databricks-Ökosystem verstehen - Machine-Learning-Parameter, Metriken und Artefakte systematisch mit MLflow Tracking verfolgen - Modellversionen und Stufenübergänge mit der MLflow Model Registry verwalten - OpenAI-Modelle in Databricks-Workflows für Textgenerierung und Prompt-Workflows integrieren - Grundlegende Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines mit Vektorsuchkonzepten aufbauen - Grundlegende Modellbewertungs- und Überwachungstechniken anwenden, um die Pipeline-Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten Der Kurs beginnt mit grundlegender Terminologie, Databricks Workspace-Grundlagen und Kernkonzepten, bevor er zu praktischen Code-Walkthroughs für Experiment-Logging, Model Governance und generative KI-Pipelines übergeht. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Scientists, Softwareentwickler und Datenpraktiker, die Machine-Learning-Operationen von Grund auf verstehen möchten, ohne dass Vorkenntnisse in MLOps erforderlich sind. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um zu erfahren, wie moderne Machine-Learning- und LLM-Anwendungen in der Produktion verwaltet werden.