Risoluzione sistematica dei problemi di GenAI su AWS

Distribuire sistemi di intelligenza artificiale generativa in produzione è solo il primo passo; mantenere la loro affidabilità, accuratezza e prestazioni in condizioni reali è dove inizia la vera sfida. Questo corso basato su testo ti fornisce una metodologia strutturata, passo dopo passo, per identificare, diagnosticare e risolvere guasti comuni nelle applicazioni LLM ospitate nel cloud e nelle pipeline di generazione aumentata dal recupero (RAG). Cosa imparerai: • Comprendere le modalità di guasto principali dei sistemi di intelligenza artificiale generativa, tra cui allucinazioni, latenza elevata e deriva. • Configurare gli strumenti di osservabilità e monitoraggio di AWS per tracciare le prestazioni del modello e l'utilizzo delle API. • Applicare framework di valutazione strutturati e metriche per misurare la qualità delle risposte e l'accuratezza del recupero. • Risolvere i problemi delle pipeline RAG diagnosticando problemi del database vettoriale e lacune nella qualità della ricerca. • Implementare guardrail e cicli di feedback per migliorare continuamente l'affidabilità del sistema. • Praticare flussi di lavoro di debug sistematici attraverso scenari scritti dettagliati ed esempi di codice. Inizierai con concetti fondamentali di risoluzione dei problemi e terminologia chiave prima di passare al monitoraggio strutturato, alle metriche di valutazione e alle strategie pratiche di debug per le integrazioni AWS live. Questo corso è progettato per ingegneri del software, professionisti del cloud e appassionati di IA che desiderano creare sistemi di produzione affidabili, senza richiedere conoscenze avanzate di machine learning. Leggi questa guida per padroneggiare l'arte di mantenere sistemi di intelligenza artificiale generativa robusti e pronti per la produzione.