MLOps'tan LLMOps'a: Büyük Dil Modellerini Üretimde Yönetme

Büyük dil modelleri modern yazılımların merkezine yerleştikçe, geleneksel makine öğrenimi iş akışlarının yapılandırılmamış veri, prompt mühendisliği ve anlamsal arama gibi benzersiz zorlukları ele almak üzere uyum sağlaması gerekir. Klasik tahmin modellerinden üretken yapay zekaya geçiş, uygulamaları dağıtma, izleme ve sürdürme şeklimizde temel bir değişimi gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, sizi MLOps'tan LLMOps'a geçiş sürecinde yönlendirerek, hangi uygulamaların aynı kaldığını ve hangi yeni stratejileri benimsemeniz gerektiğini anlamanıza yardımcı olur. Üretken yapay zeka çağına mühendislik becerilerinizi aktarmak için gereken temel bilgileri edineceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Geleneksel makine öğrenimi işlem hatları ile büyük dil modeli iş akışları arasındaki temel farkları anlayın. - Yapılandırılmamış verileri yönetmeyi ve anlamsal arama için vektör veritabanlarını entegre etmeyi öğrenin. - Retrieval-augmented generation (RAG) modellerini ve sistem mimarisini nasıl değiştirdiklerini keşfedin. - Üretken çıktılara ve prompt performansına özgü değerlendirme çerçevelerini ve izleme tekniklerini keşfedin. - LLM API'lerinde maliyet yönetimi, hız sınırlama ve gecikme optimizasyonu için en iyi uygulamaları uygulayın. - Prompt mühendisliğinin temellerini ve anlamsal promptlar için sürüm kontrolünü ustalaşın. İlk olarak temel tanımları netleştirerek ve klasik MLOps ile LLMOps'u karşılaştırarak başlıyoruz. Oradan, ayrıntılı mimari incelemeleri okuyacak, modern veri alma modellerini keşfedecek ve değerlendirme ve dağıtım için pratik teknikleri inceleyeceksiniz. Bu kurs, temel geliştirme kavramlarına aşina olan ve LLM dağıtımını anlamak isteyen yazılım mühendisleri, veri bilimcileri ve teknik ürün yöneticileri için tasarlanmıştır. İleri düzey makine öğrenimi geçmişi gerekmez. Geleneksel makine öğrenimi operasyonları ile modern üretken yapay zeka sistemleri arasındaki boşluğu kapatmak için bugün okumaya başlayın.