Fondamenti di Progettazione di Sistemi di IA Generativa

Costruire un prototipo di IA generativa è facile, ma scalarlo in un sistema affidabile e pronto per la produzione richiede una solida comprensione dell'infrastruttura e dell'architettura. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali per progettare sistemi di IA generativa robusti fin dalle fondamenta. Progredirai dalla comprensione delle implementazioni di machine learning di base all'architettura di applicazioni di IA distribuite e complesse. Esplorando pattern del mondo reale, imparerai come bilanciare prestazioni, latenza e costi, assicurando al contempo che i tuoi sistemi di IA rimangano scalabili e sicuri. Cosa imparerai: 1. Comprendere i componenti principali dell'architettura di IA generativa, inclusi i modelli di base (foundation models), le API e i livelli di orchestrazione. 2. Progettare pattern di generazione aumentata dal recupero (RAG) per connettere gli LLM con database vettoriali esterni. 3. Applicare i principi dei sistemi distribuiti per gestire il serving dei modelli, la cache e il bilanciamento del carico. 4. Implementare flussi di lavoro MLOps di base per il monitoraggio, la valutazione e la limitazione della frequenza (rate limiting) dei modelli. 5. Ottimizzare la latenza del sistema e i costi operativi attraverso un'efficace ingegneria dei prompt e la gestione dei token. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le fondamenta strutturali prima di passare a pattern architetturali pratici e walkthrough dettagliati di progettazione di sistemi. Analizzerai casi di studio scritti e lavorerai attraverso scenari dettagliati di progettazione di sistemi. Questo corso è pensato per ingegneri del software, aspiranti architetti di sistemi e appassionati di tecnologia che desiderano passare all'ingegneria dell'IA. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa nella progettazione di sistemi o nella produzione di machine learning. Inizia a leggere oggi per padroneggiare i pattern architetturali che stanno plasmando il futuro dell'intelligenza artificiale.