هندسة الخدمات المصغرة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة (LLM)

يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في بيئة الإنتاج أكثر من مجرد كتابة موجه؛ فهو يتطلب بنية قابلة للتطوير ومرنة. يرشدك هذا المساق النصي خلال الانتقال من البرامج النصية المتجانسة إلى الخدمات المصغرة المعيارية الجاهزة للإنتاج والمصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. من خلال قراءة الأدلة المفاهيمية ودراسة أمثلة التعليمات البرمجية العملية، ستفهم كيفية هيكلة خدمات الذكاء الاصطناعي وتعبئتها في حاويات وربطها. ستكتسب الثقة لتصميم أنظمة تتعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الثقيلة، وتدير حدود معدل API، وتتوسع بسلاسة تحت الحمل. ما ستتعلمه: فهم المبادئ الأساسية لهندسة الخدمات المصغرة وكيفية تطبيقها على أعباء عمل الذكاء الاصطناعي؛ تصميم نقاط نهاية API قوية باستخدام أطر عمل Python الحديثة لخدمة نماذج التعلم الآلي وLLMs؛ تنفيذ التعبئة الأساسية في حاويات لتعبئة خدمات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لنشر متسق؛ تكوين أنماط الاتصال غير المتزامن للتعامل مع مهام استدلال الذكاء الاصطناعي طويلة الأمد؛ تطبيق استراتيجيات تحديد المعدل والتخزين المؤقت ومعالجة الأخطاء لإدارة تكاليف ووقت تعطل API الذكاء الاصطناعي الخارجية؛ دمج عمليات البحث في قواعد بيانات المتجهات وأنماط التوليد المعزز بالاسترجاع في سير عمل الخدمات المصغرة. يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية، مقارنًا التصميم المتجانس بالخدمات المصغرة، قبل الانتقال إلى إرشادات مكتوبة خطوة بخطوة حول التعبئة في حاويات وتصميم API وقوائم انتظار الرسائل غير المتزامنة. ستتقدم من المفاهيم الأساسية إلى قراءة وتحليل أنماط البنية المعمارية على مستوى الإنتاج. تم تصميم هذا المساق للمطورين البرمجيين وعلماء البيانات والمبتدئين التقنيين الذين يرغبون في تحويل نماذجهم الأولية للذكاء الاصطناعي إلى أنظمة قابلة للتطوير. لا يلزم وجود خبرة سابقة في الخدمات المصغرة أو التعبئة في حاويات، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لبناء بنى مرنة وجاهزة للإنتاج لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.