Fundamentos de LLMOps: Construyendo Canalizaciones de Producción para Modelos de Lenguaje

Mover un modelo de lenguaje grande desde un prototipo local a un entorno de producción confiable requiere estrategias operativas especializadas.Este curso le enseña cómo cerrar la brecha entre el desarrollo de IA y las operaciones robustas del sistema utilizando LLMOps. Obtendrá las habilidades para establecer canalizaciones de evaluación automatizadas, monitorear métricas de rendimiento como costo y latencia, y proteger sus aplicaciones contra vulnerabilidades comunes. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos básicos de LLMOps, incluido el control de versiones y la gestión del ciclo de vida del modelo. - Configurar marcos de evaluación automatizados utilizando herramientas como LangSmith y Ragas para medir la calidad de la salida. - Integre puertas de calidad en sus tuberías de CI / CD para evitar la regresión en las respuestas del modelo. - Monitoree las métricas de producción, como latencia, uso de tokens, costo y deriva con alertas en tiempo real. - Aplique las mejores prácticas de seguridad para proteger las aplicaciones de LLM de la inyección inmediata y las fugas de datos. - Genere datos de prueba sintéticos e implemente jueces basados en LLM para garantizar la calidad automatizada. El curso comienza con la arquitectura de LLM y la terminología operativa antes de guiarlo a través de los pasos de configuración práctica.Leerá explicaciones detalladas y estudiará scripts de configuración del mundo real para construir su propia tubería lista para la producción. Este curso está diseñado para ingenieros de software, científicos de datos y principiantes de DevOps que desean hacer la transición a las operaciones de LLM, sin necesidad de experiencia previa en LLMOps.Comience a construir sistemas LLM confiables, seguros y rentables hoy mismo.