Foundations of LLMOps: Deploying and Managing AI Models (bằng tiếng Anh).

Định mức các mô hình ngôn ngữ lớn từ một nguyên mẫu địa phương đến một dịch vụ sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi một tập hợp cụ thể các kỹ năng vận hành. Bạn sẽ chuyển từ việc đơn giản sử dụng các mô hình AI để hiểu cơ sở hạ tầng, giám sát và chiến lược triển khai để giữ chúng hoạt động. Bằng cách đọc qua các bài học này, bạn sẽ có được sự tự tin để xử lý các phiên bản mô hình, tối ưu hóa hiệu suất và tích hợp các nguồn dữ liệu bên ngoài. Bạn sẽ học được: - Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của LLMOps và cách chúng khác biệt với các hoạt động phần mềm truyền thống - Thiết lập các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách sử dụng các kỹ thuật container hóa và dàn dựng hiện đại - Thực hiện các mô hình Thế hệ Tìm kiếm-Tăng cường (RAG) để tăng độ chính xác của mô hình - Quản lý cơ sở dữ liệu vector để lấy và lưu trữ thông tin hiệu quả - Theo dõi hiệu suất và độ trễ của mô hình để đảm bảo trải nghiệm người dùng chất lượng cao - Ứng dụng kỹ thuật tốt nhất để tối ưu hóa kết quả mô hình một cách có hệ thống - Cấu hình các đường ống tự động cho kiểm thử mô hình và tích hợp liên tục Các tài liệu bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và kiến trúc cơ bản của mô hình ngôn ngữ trước khi chuyển sang các luồng công việc triển khai thực tế và khả năng quan sát. Bạn sẽ tiến hành thông qua các giải thích bằng văn bản về cài đặt cơ sở hạ tầng, xử lý dữ liệu, và chiến lược bảo trì mô hình. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu quan tâm đến mặt vận hành của AI; không cần kinh nghiệm trước đó với việc triển khai mô hình. Bắt đầu xây dựng chuyên môn của bạn trong lĩnh vực quan trọng của hoạt động AI ngay hôm nay.