Fundamentos de LLMOps: Deploy, Versionar e Monitorar LLMs

À medida que os Large Language Models (LLMs) remodelam o cenário tecnológico, a capacidade de colocar esses modelos em produção de forma confiável está se tornando uma habilidade altamente cobiçada. Este curso fundamental guia você pelas práticas essenciais de LLMOps. Você fará a transição do entendimento de conceitos básicos de AI para o gerenciamento confiante do ciclo de vida de uma aplicação de LLM, focando em deployment, monitoramento contínuo e controle de versão. O que você aprenderá: • Compreender os princípios fundamentais de LLMOps e como eles diferem do desenvolvimento de software tradicional. • Fazer deploy de grandes modelos de linguagem em ambientes de produção usando conceitos básicos modernos de infraestrutura como código. • Implementar estratégias eficazes de monitoramento para acompanhar o desempenho do modelo, latência e qualidade das respostas. • Gerenciar o versionamento de modelos e variações de prompts para garantir um comportamento consistente e confiável da aplicação. • Explorar padrões fundamentais de Retrieval-Augmented Generation (RAG) e como mantê-los em produção. • Aplicar práticas básicas de segurança e gerenciamento de custos essenciais para executar LLMs em escala. O curso começa estabelecendo a terminologia chave e os conceitos fundamentais de operações de machine learning antes de passar para fluxos de trabalho práticos e escritos sobre deployment e monitoramento. Projetado inteiramente para iniciantes, este curso não exige experiência anterior em DevOps ou machine learning. Comece a ler hoje para construir sua experiência no gerenciamento de aplicações modernas de AI.