LLMOps Foundations: Wdrażanie LLM z Jenkinsem, Dockerem i Kubernetes

Wdrażanie dużych modeli językowych (LLM) do produkcji wymaga czegoś więcej niż tylko pisania kodu; wymaga solidnej infrastruktury, automatyzacji i ciągłego monitorowania.Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe koncepcje LLMOps, pomagając przejść od lokalnych eksperymentów AI do skalowalnych, gotowych do chmury wdrożeń. Zdobędziesz dogłębne zrozumienie sposobu konteneryzacji aplikacji LLM, automatyzacji potoków wdrażania i utrzymania wydajności modelu w produkcji.Badając rzeczywiste wzorce wdražania, nauczysz się efektywnie zarządzać infrastrukturą za pomocą standardowych narzędzi i usług w chmurze. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady LLMOps, w tym modelowanie, bazy danych wektorowych i architektury generowania powiększonych (RAG). - Twórz i pakuj aplikacje LLM za pomocą kontenerów FastAPI i Docker w celu spójnego wdrożenia. - Zautomatyzuj przepływy pracy z potokami Jenkins CI / CD, aby usprawnić testowanie i wdrażanie. - Orkiestruj kontenerowe aplikacje AI na skalę za pomocą zarządzania klastrami Kubernetes. - Skonfiguruj monitorowanie produkcji i obserwowalność za pomocą Prometheus i Grafana, aby śledzić opóźnienie i stan modelu. - Wdrażaj skalowalne modele w środowiskach chmurowych przy użyciu infrastruktury AWS i GCP. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji LLMOps i konteneryzacji przed przejściem do automatyzacji rurociągów, orkiestracji i monitorowania produkcji.Będziesz postępować krok po kroku poprzez pisemne wyjaśnienia, podziały koncepcyjne i praktyczne scenariusze konfiguracji. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, naukowców zajmujących się danymi i aspirujących inżynierów MLOps, którzy chcą nauczyć się wdrażania produkcji.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z DevOps lub infrastrukturą chmurową, ponieważ budujemy z podstawowych koncepcji. Zacznij czytać już dziś, aby opanować infrastrukturę nowoczesnych aplikacji generatywnych AI.