LLM Deployment and LLMOps: Scaling Models in Production (bằng tiếng Anh).

Việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn vào sản xuất đòi hỏi nhiều hơn là gọi API; nó đòa hỏi các thao tác mạnh mẽ, tối ưu hóa chi phí, và cơ sở hạ tầng có thể mở rộng. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cốt lõi của LLMOps để chuyển đổi các mô mẫu của bạn từ phát triển sang môi trường sản xuất đáng tin cậy. Bạn sẽ có được một hiểu biết sâu sắc về cách quản lý chu kỳ sống của các mô hình như Llama, tối ưu tốc độ suy luận, và giảm chi phí tính toán. Bằng cách nghiên cứu kiến trúc thực tế và các mô thức cấu hình, bạn sẽ học cách xây dựng các đường ống triển khai AI hiệu quả, có thể mở rộng và an toàn. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của LLMOps, chu kỳ sống mô hình, và sự chuyển đổi từ MLOps truyền thống sang các đường ống đặc trưng LLM. - Cấu hình và theo dõi các mô hình sử dụng MLflow cho phiên bản, đăng ký và quản lý chu kỳ sống có hệ thống. - Ứng dụng các kỹ thuật tối ưu hóa và lượng tử hóa tiên tiến, bao gồm GPTQ, AWQ và LoRA, để giảm kích thước mô hình và chi phí chạy. - Scale suy luận công việc hiệu quả sử dụng Ray, chiến lược phân lô, Flash Attention, và Paged Attention. - Hợp nhất các mô hình hiện đại (RAG) và khung quan sát để theo dõi hiệu suất mô hình và dấu hiệu ra. Bắt đầu với định nghĩa cơ bản của mô hình lưu trữ, khóa học hướng dẫn bạn từng bước qua cấu hình, tối ưu hóa, quy mô, và giám sát sản xuất. Bạn sẽ học qua các giải thích rõ ràng, các bước kiến trúc có cấu trúc, và các bài tập khái niệm. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư phần mềm, các nhà khoa học dữ liệu và các kỷ sư AI tham vọng mới đến triển khai mô hình và muốn xây dựng một nền tảng vững chắc trong LLMOps. Không cần kinh nghiệm trước đó với sản xuất scale-out. Bắt đầu hành trình của bạn vào kỹ thuật AI cấp sản xuất và bắt đầu tối ưu hóa triển khai của bạn ngay hôm nay.