Основы LLMOps: развертывание, версионирование и мониторинг LLM

Поскольку Large Language Models (LLM) меняют технологический ландшафт, умение надежно внедрять эти модели в продакшн становится крайне востребованным навыком. Этот базовый курс проведет вас через основные практики LLMOps. Вы перейдете от понимания базовых концепций AI к уверенному управлению жизненным циклом приложения LLM, уделяя особое внимание развертыванию, непрерывному мониторингу и контролю версий. Что вы узнаете: • Поймете основные принципы LLMOps и их отличие от традиционной разработки программного обеспечения. • Развернете большие языковые модели в средах продакшн, используя основы современной infrastructure-as-code. • Внедрите эффективные стратегии мониторинга для отслеживания производительности моделей, latency и качества ответов. • Научитесь управлять версионированием моделей и вариациями prompt, чтобы обеспечить стабильное и надежное поведение приложения. • Изучите фундаментальные паттерны Retrieval-Augmented Generation (RAG) и способы их поддержки в продакшн. • Примените базовые практики безопасности и управления затратами, необходимые для масштабируемой работы LLM. Курс начинается с определения ключевой терминологии и основополагающих концепций эксплуатации машинного обучения, после чего переходит к практическим описаниям рабочих процессов по развертыванию и мониторингу. Разработанный специально для начинающих, этот курс не требует предварительного опыта в DevOps или машинном обучении. Начните чтение сегодня, чтобы развить свои навыки управления современными приложениями AI.