Databricks MLOps et LLMOps avec MLflow et OpenAI

La transition des applications de machine learning et d'IA générative de l'expérimentation initiale vers une production fiable nécessite des pratiques opérationnelles structurées. Ce guide textuel vous introduit aux principes fondamentaux de MLOps et LLMOps en utilisant Databricks, MLflow et les intégrations d'API OpenAI. Vous développerez une solide compréhension de la manière d'orchestrer des pipelines de données de bout en bout, de gérer le suivi des expériences, de déployer des modèles et de mettre en œuvre des modèles de génération augmentée par récupération avec confiance. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de MLOps, LLMOps et de l'écosystème Databricks - Suivre systématiquement les paramètres, les métriques et les artefacts du machine learning à l'aide de MLflow Tracking - Gérer les versions des modèles et les transitions d'étapes à l'aide du MLflow Model Registry - Intégrer les modèles OpenAI dans les flux de travail Databricks pour la génération de texte et les flux de travail de prompts - Construire des pipelines fondamentaux de génération augmentée par récupération (RAG) avec des concepts de recherche vectorielle - Appliquer des techniques de base d'évaluation et de surveillance des modèles pour maintenir la fiabilité des pipelines Le cours commence par la terminologie fondamentale, les bases de l'espace de travail Databricks et les concepts clés avant de progresser vers des démonstrations de code pratiques pour la journalisation des expériences, la gouvernance des modèles et les pipelines d'IA générative. Ce cours est conçu pour les futurs data scientists, développeurs de logiciels et praticiens de données qui souhaitent comprendre les opérations de machine learning à partir de zéro, sans expérience préalable en MLOps. Commencez à lire dès aujourd'hui pour apprendre comment les applications modernes de machine learning et LLM sont gérées en production.