MLOps и LLMOps в Databricks с MLflow и OpenAI

Перенос приложений машинного обучения и генеративного ИИ из начального этапа экспериментирования в надежное производство требует структурированных операционных практик. Это текстовое руководство познакомит вас с основными принципами MLOps и LLMOps с использованием Databricks, MLflow и интеграций с OpenAI API. Вы получите прочное понимание того, как оркестрировать комплексные конвейеры данных, управлять отслеживанием экспериментов, развертывать модели и уверенно внедрять шаблоны генерации с дополненным поиском. Что вы узнаете: - Понимание основополагающих концепций MLOps, LLMOps и экосистемы Databricks - Систематическое отслеживание параметров, метрик и артефактов машинного обучения с помощью MLflow Tracking - Управление версиями моделей и переходами этапов с помощью MLflow Model Registry - Интеграция моделей OpenAI в рабочие процессы Databricks для генерации текста и рабочих процессов с подсказками - Создание базовых конвейеров генерации с дополненным поиском (RAG) с концепциями векторного поиска - Применение базовых методов оценки и мониторинга моделей для поддержания надежности конвейера Курс начинается с основополагающей терминологии, основ рабочей области Databricks и основных концепций, прежде чем перейти к практическим примерам кода для логирования экспериментов, управления моделями и конвейеров генеративного ИИ. Этот курс предназначен для начинающих специалистов по данным, разработчиков программного обеспечения и специалистов по данным, которые хотят понять операции машинного обучения с нуля, без предварительного опыта MLOps. Начните читать сегодня, чтобы узнать, как современные приложения машинного обучения и LLM управляются в производстве.