Fondamentaux de LLMOps dans Azure Databricks

Alors que les modèles de langage à grande échelle (LLM) passent des prototypes à la production, la gestion de leur cycle de vie devient un défi d'ingénierie essentiel. Ce cours écrit vous guide dans l'opérationnalisation efficace des modèles de langage à l'aide de plateformes de données à l'échelle du cloud. Vous passerez de la compréhension des concepts de base des LLM à la structuration de pipelines complets et automatisés. En parcourant des exemples pratiques, vous apprendrez à gérer les invites (prompts), à suivre les versions des modèles et à déployer des applications LLM en toute confiance. Ce que vous apprendrez : 1. Comprendre les concepts fondamentaux de LLMOps, la terminologie et les étapes du cycle de vie. 2. Configurer MLflow pour suivre les invites (prompts), les paramètres et les sorties des modèles. 3. Implémenter des architectures de génération augmentée par récupération (RAG) à l'aide de bases de données vectorielles. 4. Déployer et servir des LLM en tant qu'endpoints REST évolutifs dans Azure Databricks. 5. Surveiller les performances des modèles et les métriques de sécurité dans les environnements de production. Le programme commence par des définitions essentielles et des principes fondamentaux de LLMOps avant de vous guider à travers des modèles de configuration, d'orchestration et de surveillance pratiques. Vous étudierez des exemples de code structurés et des flux de déploiement étape par étape conçus pour des applications réelles. Ce cours est conçu pour les ingénieurs de données, les développeurs de logiciels et les aspirants ingénieurs en machine learning qui sont novices en matière d'opérations LLM. Aucune expérience préalable avec Azure Databricks n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les essentiels des LLMOps modernes.