LLMOps Foundations: Deploying LLMs with Jenkins, Docker, and Kubernetes (bằng tiếng Anh).

Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của LLMOps, giúp bạn chuyển từ các thí nghiệm AI địa phương sang triển khai sẵn sàng đám mây. Bạn sẽ có được một hiểu biết sâu sắc về cách container hóa các ứng dụng LLM, tự động hóa các đường ống triển khai, và duy trì hiệu suất mô hình trong sản xuất. Bằng cách nghiên cứu các mô hình triển khai thế giới thực, bạn sẽ học cách quản lý cơ sở hạ tầng hiệu quả bằng cách sử dụng các công cụ tiêu chuẩn ngành và dịch vụ đám mây. Bạn sẽ học được: - Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của LLMOps, bao gồm mô hình phục vụ, cơ sở dữ liệu vector, và kiến trúc tăng cường truy xuất (RAG). - Xây dựng và đóng gói các ứng dụng LLM sử dụng FastAPI và Docker container cho việc triển khai đồng bộ. - Tự động hóa các luồng công việc giao hàng với Jenkins CI / CD pipelines để tối ưu hóa thử nghiệm và triển khai. - Đoàn kết các ứng dụng AI containerized theo quy mô sử dụng quản lý cụm Kubernetes. - Cấu hình giám sát sản xuất và khả năng quan sát bằng Prometheus và Grafana để theo dõi độ trễ và sức khỏe mô hình. - Thiết lập các mô hình có thể mở rộng vào môi trường đám mây sử dụng cơ sở hạ tầng AWS và GCP. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của LLMOps và containerization trước khi tiến tới tự động hóa đường ống, dàn nhạc, và giám sát sản xuất. Bạn sẽ tiến triển từng bước qua các giải thích bằng văn bản, sự phân hủy khái niệm, và các kịch bản cấu hình thực tế. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, các nhà khoa học dữ liệu và các kỹ sư MLOps tham vọng muốn học triển khai sản xuất. Không cần kinh nghiệm trước đó với DevOps hoặc cơ sở hạ tầng đám mây, vì chúng tôi xây dựng từ các khái niệm cơ bản. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ cơ sở hạ tầng đằng sau các ứng dụng AI hiện đại.