LLMOps Foundations: Memanfaatkan LLM dengan Jenkins, Docker, dan Kubernetes

Memasang Large Language Models (LLMs) ke produksi memerlukan lebih dari sekedar menulis kode; hal ini memerlukan infrastruktur yang kuat, otomatisasi, dan pemantauan terus-menerus. Anda akan mendapatkan pemahaman mendalam tentang cara membuat aplikasi LLM menjadi kontener, mengotomatisasi pipeline deployment, dan mempertahankan performa model dalam produksi. Dengan mempelajari pola deploymen dunia nyata, Anda akan belajar mengelola infrastruktur secara efisien menggunakan alat-alat standar industri dan layanan cloud. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti prinsip inti LLMOps, termasuk model melayani, database vektor, dan retrieval-augmented generation (RAG) arsitektur. - Membuat dan membungkus aplikasi LLM menggunakan FastAPI dan Docker container untuk peluncuran yang konsisten. - Otomatis workflow pengiriman dengan Jenkins CI / CD pipa untuk menyempurnakan pengujian dan deployment. - Orkestrasi aplikasi AI berkontainer pada skala menggunakan manajemen cluster Kubernetes. - Konfigurasi pemantauan produksi dan observabilitas menggunakan Prometheus dan Grafana untuk melacak latensi dan kesehatan model. - Deploy model skalabel ke lingkungan awan menggunakan AWS dan infrastruktur GCP. Kursus ini dimulai dengan definisi dasar LLMOps dan kontenerisasi sebelum maju ke otomatisasi pipa, orkestrasi, dan pemantauan produksi. Anda akan berkembang langkah demi langkah melalui penjelasan tertulis, kerusakan konseptual, dan skenario konfigurasi praktis. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, ilmuwan data, dan insinyur MLOps yang bercita-cita yang ingin belajar deployment produksi. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan DevOps atau infrastruktur awan yang diperlukan, karena kami membangun dari konsep dasar. Mulailah membaca hari ini untuk menguasai infrastruktur di balik aplikasi AI generatif modern.