Fondamenti di LLMOps in Azure Databricks

Man mano che i Large Language Models (LLM) passano dai prototipi alla produzione, la gestione del loro ciclo di vita diventa una sfida ingegneristica critica. Questo corso scritto ti guida nell'operazionalizzazione efficiente dei modelli linguistici utilizzando piattaforme dati su scala cloud. Passerete dalla comprensione dei concetti di base degli LLM alla strutturazione di pipeline complete e automatizzate. Leggendo esempi pratici, imparerai a gestire i prompt, a tenere traccia delle versioni dei modelli e a distribuire applicazioni LLM con fiducia. Cosa imparerai: 1. Comprendere i concetti fondamentali di LLMOps, la terminologia e le fasi del ciclo di vita. 2. Configurare MLflow per tracciare prompt, parametri e output del modello. 3. Implementare architetture di Retrieval-Augmented Generation (RAG) utilizzando database vettoriali. 4. Distribuire e servire LLM come endpoint REST scalabili all'interno di Azure Databricks. 5. Monitorare le prestazioni del modello e le metriche di sicurezza negli ambienti di produzione. Il curriculum inizia con definizioni essenziali e principi fondamentali di LLMOps prima di guidarti attraverso la configurazione pratica, l'orchestrazione e i modelli di monitoraggio. Studierai esempi di codice strutturato e flussi di lavoro di distribuzione passo-passo progettati per applicazioni nel mondo reale. Questo corso è pensato per ingegneri dei dati, sviluppatori di software e aspiranti ingegneri di machine learning che sono nuovi alle operazioni LLM. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Azure Databricks, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia a leggere oggi per padroneggiare gli elementi essenziali dei moderni LLMOps.