Databricks MLOps i LLMOps z MLflow i OpenAI

Przenoszenie aplikacji uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji od początkowych eksperymentów do niezawodnej produkcji wymaga ustrukturyzowanych praktyk operacyjnych. Ten tekstowy przewodnik wprowadza w podstawowe zasady MLOps i LLMOps przy użyciu Databricks, MLflow i integracji z OpenAI API. Zbudujesz solidne zrozumienie, jak orkiestrować kompleksowe potoki danych, zarządzać śledzeniem eksperymentów, wdrażać modele i z pewnością wdrażać wzorce generowania wspomaganego wyszukiwaniem. Czego się nauczysz: - Zrozumieć podstawowe koncepcje MLOps, LLMOps i ekosystemu Databricks - Systematycznie śledzić parametry uczenia maszynowego, metryki i artefakty za pomocą MLflow Tracking - Zarządzać wersjami modeli i przejściami etapów za pomocą MLflow Model Registry - Integrować modele OpenAI z przepływami pracy Databricks do generowania tekstu i przepływów pracy z promptami - Budować podstawowe potoki generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG) z koncepcjami wyszukiwania wektorowego - Stosować podstawowe techniki oceny i monitorowania modeli w celu utrzymania niezawodności potoków Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii, podstaw przestrzeni roboczej Databricks i podstawowych koncepcji, a następnie przechodzi do praktycznych analiz kodu w zakresie logowania eksperymentów, zarządzania modelami i potoków generatywnej sztucznej inteligencji. Ten kurs jest przeznaczony dla aspirujących naukowców danych, programistów oprogramowania i praktyków danych, którzy chcą zrozumieć operacje uczenia maszynowego od podstaw, bez wymaganego wcześniejszego doświadczenia w MLOps. Zacznij czytać już dziś, aby dowiedzieć się, jak nowoczesne aplikacje uczenia maszynowego i LLM są zarządzane w produkcji.