Databricks MLOps و LLMOps مع MLflow و OpenAI

يتطلب نقل تطبيقات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي من التجارب الأولية إلى الإنتاج الموثوق به ممارسات تشغيلية منظمة. يقدم لك هذا الدليل النصي المبادئ الأساسية لـ MLOps و LLMOps باستخدام Databricks، و MLflow، وتكاملات OpenAI API. ستبني فهمًا قويًا لكيفية تنسيق خطوط أنابيب البيانات من البداية إلى النهاية، وإدارة تتبع التجارب، ونشر النماذج، وتنفيذ أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع بثقة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لـ MLOps، و LLMOps، ونظام Databricks البيئي - تتبع معلمات التعلم الآلي والمقاييس والقطع الأثرية بشكل منهجي باستخدام MLflow Tracking - إدارة إصدارات النماذج وانتقالات المراحل باستخدام MLflow Model Registry - دمج نماذج OpenAI في سير عمل Databricks لتوليد النصوص وسير عمل المطالبات - بناء خطوط أنابيب أساسية للتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) مع مفاهيم البحث المتجهي - تطبيق تقنيات أساسية لتقييم النماذج ومراقبتها للحفاظ على موثوقية خطوط الأنابيب تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية، وأساسيات مساحة عمل Databricks، والمفاهيم الأساسية قبل الانتقال إلى استعراضات عملية للكود لتسجيل التجارب، وحوكمة النماذج، وخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي التوليدي. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات الطموحين، ومطوري البرامج، والممارسين في مجال البيانات الذين يرغبون في فهم عمليات التعلم الآلي من الألف إلى الياء، دون الحاجة إلى خبرة سابقة في MLOps. ابدأ القراءة اليوم لمعرفة كيفية إدارة تطبيقات التعلم الآلي و LLM الحديثة في الإنتاج.