LLMOpsの基礎: Jenkins、Docker、およびKubernetesを使用したLLMのデプロイ

大規模言語モデル（LLM）を本番環境にデプロイするには、コードを書くだけでなく、堅牢なインフラストラクチャ、自動化、および継続的な監視が必要です。このテキストベースのコースでは、LLMOpsの核となる概念をガイドし、ローカルでのAI実験からスケーラブルでクラウド対応のデプロイメントへの移行を支援します。 LLMアプリケーションをコンテナ化し、デプロイメントパイプラインを自動化し、本番環境でモデルのパフォーマンスを維持する方法について、徹底的に理解することができます。実際のデプロイメントパターンを学ぶことで、業界標準のツールとクラウドサービスを使用してインフラストラクチャを効率的に管理する方法を習得します。 学習内容: - モデルサービング、ベクトルデータベース、および検索拡張生成（RAG）アーキテクチャを含む、LLMOpsの核となる原則を理解します。 - 一貫したデプロイメントのために、FastAPIとDockerコンテナを使用してLLMアプリケーションを構築およびパッケージ化します。 - Jenkins CI/CDパイプラインを使用してデリバリーワークフローを自動化し、テストとデプロイメントを効率化します。 - Kubernetesクラスター管理を使用して、コンテナ化されたAIアプリケーションを大規模にオーケストレーションします。 - PrometheusとGrafanaを使用して本番環境の監視と可観測性を構成し、モデルのレイテンシと健全性を追跡します。 - AWSおよびGCPインフラストラクチャを使用して、スケーラブルなモデルをクラウド環境にデプロイします。 このコースは、LLMOpsとコンテナ化の基礎的な定義から始まり、パイプラインの自動化、オーケストレーション、および本番環境の監視へと進みます。書面による説明、概念的な分析、および実用的な構成シナリオを通じて、段階的に学習を進めます。 このコースは、本番環境へのデプロイメントを学びたいソフトウェア開発者、データサイエンティスト、およびMLOpsエンジニアを目指す人々向けに設計されています。基礎的な概念から構築していくため、DevOpsやクラウドインフラストラクチャに関する事前の経験は必要ありません。 今すぐ読み始めて、最新の生成AIアプリケーションを支えるインフラストラクチャを習得しましょう。