Databricks MLOps e LLMOps com MLflow e OpenAI

Mover aplicações de machine learning e IA generativa da experimentação inicial para produção confiável requer práticas operacionais estruturadas. Este guia baseado em texto apresenta os princípios centrais de MLOps e LLMOps usando integrações do Databricks, MLflow e OpenAI API. Você construirá um entendimento sólido de como orquestrar pipelines de dados de ponta a ponta, gerenciar o rastreamento de experimentos, implantar modelos e implementar padrões de geração aumentada por recuperação com confiança. O que você aprenderá: - Compreender os conceitos fundamentais de MLOps, LLMOps e o ecossistema Databricks - Rastrear parâmetros, métricas e artefatos de machine learning sistematicamente usando MLflow Tracking - Gerenciar versões de modelos e transições de estágio usando o MLflow Model Registry - Integrar modelos OpenAI em fluxos de trabalho Databricks para geração de texto e fluxos de trabalho de prompt - Construir pipelines fundamentais de geração aumentada por recuperação (RAG) com conceitos de busca vetorial - Aplicar técnicas básicas de avaliação e monitoramento de modelos para manter a confiabilidade do pipeline O curso começa com terminologia fundamental, fundamentos do workspace Databricks e conceitos centrais antes de progredir para walkthroughs de código práticos para registro de experimentos, governança de modelos e pipelines de IA generativa. Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, desenvolvedores de software e praticantes de dados que desejam entender as operações de machine learning do zero, sem necessidade de experiência prévia em MLOps. Comece a ler hoje para aprender como as aplicações modernas de machine learning e LLM são gerenciadas em produção.