Open Source LLMOps: Xây dựng và triển khai ứng dụng AI

Các tổ chức đang ngày càng chuyển sang AI mã nguồn mở để duy trì kiểm soát dữ liệu, riêng tư và cơ sở hạ tầng của họ. Bạn sẽ chuyển từ người mới đến người thực hành có khả năng quản lý toàn bộ chu kỳ sống của một mô hình mã nguồn mở. Bằng cách đọc qua các giải thích kỹ thuật chi tiết và phân tích các mã thực hiện, bạn sẽ học cách định vị hệ sinh thái của kiến trúc mã nguồn mở, tối ưu hóa chúng cho hiệu suất, và tích hợp chúng vào các ứng dụng phần mềm chức năng. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cốt lõi của máy biến áp và mô hình chuyên gia hiện đại - Thực hiện các mô hình Thế hệ Tìm kiếm-Tăng cường (RAG) để kết nối các mô mẫu với dữ liệu riêng - Apply model quantization techniques to run high-performance LLMs on accessible hardware - Cấu hình các công cụ phối hợp mã nguồn mở để quản lý triển khai và thu nhỏ mô hình - Thực hành kỹ thuật nhanh và các chiến lược điều chỉnh để cải thiện chất lượng sản phẩm mô hình - Xây dựng các lớp API an toàn và hiệu quả để phục vụ các mô hình AI cho người dùng cuối Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và lịch sử của mô hình ngôn ngữ trước khi chuyển sang các bài tập thực tế, viết về các luồng công việc LLMOps và chiến lược triển khai. Mỗi mô- đun tập trung vào các giải thích dựa trên văn bản rõ ràng và các đoạn mã mà bạn có thể áp dụng ngay lập tức. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển, những người đam mê dữ liệu, và những người tò mò về kỹ thuật mới vào hoạt động AI. Không cần kinh nghiệm trước đó với các mô hình ngôn ngữ lớn. Bắt đầu xây dựng cơ sở hạ tầng AI độc lập của bạn ngay hôm nay.