Ingénierie de systèmes LLM fiables

De nombreux développeurs peuvent écrire une invite de base, mais la création d'une application de modèle linguistique à grande échelle (LLM) qui fonctionne de manière cohérente en production nécessite une approche d'ingénierie systématique. Ce cours textuel vous guide à travers le processus de conception, d'évaluation et de sécurisation des applications alimentées par LLM. Vous passerez du prototypage simple à l'établissement de cadres d'évaluation robustes, à la gestion de la latence du système et à l'atténuation des modes de défaillance courants tels que les hallucinations. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des LLM, les architectures et les composants essentiels de la conception de systèmes fiables. - Maîtriser les techniques avancées d'ingénierie d'invites et la génération de sorties structurées pour des résultats cohérents. - Implémenter des modèles de génération augmentée par récupération (RAG) pour connecter les modèles à des sources de données externes en toute sécurité. - Établir des cadres d'évaluation systématiques pour mesurer la précision, la latence et le coût à travers les itérations du modèle. - Configurer des garde-fous et des protocoles de sécurité pour atténuer les hallucinations, l'injection d'invites et les sorties indésirables. - Surveiller les systèmes LLM en production pour suivre la dérive des performances et les interactions des utilisateurs en temps réel. Le cours commence par la terminologie essentielle et les mécanismes des modèles linguistiques avant de passer étape par étape à la conception des invites, à l'intégration de la récupération de données, aux stratégies d'évaluation et à la surveillance de la production. Il est conçu pour les développeurs de logiciels, les praticiens de données et les débutants férus de technologie intéressés par l'ingénierie de l'IA, ne nécessitant aucune expérience préalable en apprentissage automatique. Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer des applications d'IA auxquelles vous pouvez faire confiance.