Solução de problemas sistemática do GenAI na AWS

Implementar sistemas de IA generativos na produção é apenas o primeiro passo; manter sua confiabilidade, precisão e desempenho em condições reais é onde o verdadeiro desafio começa. Este curso baseado em texto fornece uma metodologia estruturada e passo a passo para identificar, diagnosticar e resolver falhas comuns em aplicativos LLM hospedados na nuvem e pipelines de geração aumentada de recuperação (RAG). O que você aprenderá: • Entenda os principais modos de falha dos sistemas de IA generativa, incluindo alucinações, alta latência e deriva. • Configurar as ferramentas de observabilidade e monitoramento da AWS para rastrear o desempenho do modelo e o uso da API. • Aplicar estruturas de avaliação estruturadas e métricas para medir a qualidade da resposta e a precisão da recuperação. • Solucione problemas de pipelines RAG diagnosticando problemas de banco de dados vetoriais e lacunas de qualidade de pesquisa. • Implementar guardrails e loops de feedback para melhorar continuamente a confiabilidade do sistema. • Pratique fluxos de trabalho de depuração sistemática através de cenários escritos detalhados e exemplos de código. Você começará com conceitos básicos de solução de problemas e terminologia-chave antes de passar para o monitoramento estruturado, métricas de avaliação e estratégias práticas de depuração para integrações ao vivo da AWS. Este curso foi projetado para engenheiros de software, profissionais de nuvem e entusiastas de IA que desejam construir sistemas de produção confiáveis, sem necessidade de experiência avançada em aprendizado de máquina. Leia este guia para dominar a arte de manter sistemas de IA generativos robustos e prontos para produção.