Podstawy LLMOps w usłudze Azure Databricks

Wraz z przejściem dużych modeli językowych (LLM) z prototypów do produkcji, zarządzanie ich cyklem życia staje się krytycznym wyzwaniem inżynieryjnym. Ten pisemny kurs prowadzi Cię przez efektywne operacjonalizowanie modeli językowych przy użyciu platform danych w chmurze. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych koncepcji LLM do struktury kompletnych, zautomatyzowanych rurociągów. Czytając praktyczne przykłady, dowiesz się, jak zarządzać monitami, śledzić wersje modeli i wdrażać aplikacje LLM z pewnością. Czego się nauczysz: 1. Zrozumienie podstawowych pojęć LLMOps, terminologii i etapów cyklu życia. 2. Skonfiguruj MLflow do śledzenia monitów, parametrów i wyjść modelu. 3. Wdrożyć architektury Retrieval-Augmented Generation (RAG) z wykorzystaniem wektorowych baz danych. Wdrażaj i obsługuj LLM jako skalowalne punkty końcowe REST w usłudze Azure Databricks. 5. Monitorowanie wydajności modelu i wskaźników bezpieczeństwa w środowiskach produkcyjnych. Program nauczania zaczyna się od podstawowych definicji i podstawowych zasad LLMOps, zanim przeprowadzi Cię przez praktyczną konfigurację, orkiestrację i wzorce monitorowania. Będziesz uczyć się przykładów kodu strukturalnego i przepływów pracy wdrażania krok po kroku zaprojektowanych do zastosowania w świecie rzeczywistym. Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów danych, programistów i aspirujących inżynierów uczenia maszynowego, którzy są nowi w operacjach LLM. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z usługą Azure Databricks, choć pomocna jest podstawowa znajomość języka Python. Zacznij czytać już dziś, aby opanować podstawy nowoczesnych LLMOps.