Da MLOps a LLMOps: gestione di modelli linguistici di grandi dimensioni in produzione

Man mano che i modelli linguistici di grandi dimensioni diventano centrali per il software moderno, i flussi di lavoro di machine learning tradizionali devono adattarsi per gestire sfide uniche come dati non strutturati, ingegneria rapida e ricerca semantica. Passare dai modelli predittivi classici all'IA generativa richiede un cambiamento fondamentale nel modo in cui distribuiamo, monitoriamo e gestiamo le applicazioni.\n\nQuesto corso basato su testo ti guida attraverso la transizione da MLOps a LLMOps, aiutandoti a capire quali pratiche rimangono le stesse e quali nuove strategie devi adottare. Acquisirai le conoscenze fondamentali necessarie per trasferire le tue capacità ingegneristiche nell'era dell'IA generativa.\n\nCosa imparerai:\n- Comprendere le differenze fondamentale tra le pipeline di machine learning tradizionali e i flussi di lavoro di modelli di linguaggio di grandi dimensioni.\n- Scopri come gestire i dati non strutturati e integrare i database vettoriali per la semantica RAG (retrieval-augmented generation) e come cambiano l'architettura del sistema.\n- Scopri i framework di valutazione e le tecniche di monitoraggio specifiche per gli output generativi e le prestazioni immediate.\n - Applica le best practice per la gestione dei costi, la limitazione della velocità e l'ottimizzazione della latenza nelle API LLM.\n Prompt ingegneria e controllo di versione per i prompt semantici.\n\nSi inizia chiarendo le definizioni fondamentali e confrontando i classici MLOp con LLMOp. Da lì, leggerai dettagliate ripartizioni architettoniche, esplorerai i moderni modelli di recupero dati e studierai tecniche pratiche per la valutazione e la distribuzione.\n\nQuesto corso è progettato per ingegneri software, scienziati dei dati e product manager tecnici che hanno familiarità con i concetti di sviluppo di base e vogliono comprendere le funzionalità di base di Oracle Database 11g. Non è richiesto un background avanzato di apprendimento automatico.\n\nInizia a leggere oggi stesso per colmare il divario tra le operazioni di apprendistato automatico tradizionali e i moderni sistemi di IA generativa.