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LLMOps

  • até 1 hora
  • Iniciante

Este curso guia você através do pipeline de LLMOps, ensinando como pré-processar dados de treinamento para ajuste supervisionado e adaptar um pipeline de ajuste supervisionado para treinar e implantar um LLM personalizado. Aprenda as melhores práticas, incluindo versionamento de seus dados e modelos, e pré-processamento de grandes conjuntos de dados dentro de um data warehouse.

  • Ajuste supervisionado
  • Versionamento de dados
  • Versionamento de modelos
  • Pré-processamento de dados
  • Implantação de LLM

Visão Geral

Neste curso, você aprenderá a recuperar e transformar dados de treinamento para ajuste supervisionado de um LLM, versionar seus dados e modelos ajustados para acompanhar seus experimentos de ajuste, configurar um pipeline de ajuste supervisionado de código aberto e executar esse pipeline para treinar e implantar um LLM ajustado. Além disso, você aprenderá a gerar e estudar pontuações de segurança para monitorar e filtrar responsavelmente o comportamento de sua aplicação LLM. As ferramentas que você praticará incluem o data warehouse BigQuery, os Pipelines Kubeflow de código aberto e o Google Cloud.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Entusiastas de IA

Qualquer pessoa que queira aprender a ajustar um LLM e construir um pipeline de LLMOps.

Cientistas de Dados

Profissionais que desejam aprimorar suas habilidades em ajuste supervisionado e implantação de LLMs personalizados.

Engenheiros de Aprendizado de Máquina

Engenheiros interessados em aprender as melhores práticas para versionamento de dados e modelos, e pré-processamento de grandes conjuntos de dados.

Este curso oferece benefícios chave, como aprender a ajustar um LLM e construir um pipeline de LLMOps. Cobre tópicos essenciais como ajuste supervisionado, versionamento de dados e modelos, e monitoramento de pontuação de segurança. Ideal para entusiastas de IA, cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina, este curso ajudará você a avançar suas habilidades e carreira em IA.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Compreensão básica dos conceitos de aprendizado de máquina

  • Familiaridade com programação em Python

  • Experiência com processamento e análise de dados

O que vai aprender?

Introdução ao LLMOps
Visão geral do pipeline de LLMOps e sua importância em aplicações de IA.
Pré-processamento de Dados de Treinamento
Aprenda a recuperar e transformar dados de treinamento para ajuste supervisionado de um LLM.
Versionamento de Dados e Modelos
Melhores práticas para versionamento de seus dados e modelos ajustados para acompanhar seus experimentos de ajuste.
Configurando o Pipeline de Ajuste
Como configurar um pipeline de ajuste supervisionado de código aberto.
Executando o Pipeline de Ajuste
Etapas para executar o pipeline para treinar e implantar um LLM ajustado.
Monitoramento de Pontuação de Segurança
Gerar e estudar pontuações de segurança para monitorar e filtrar responsavelmente o comportamento de sua aplicação LLM.
Prática Prática
Experimente o LLM ajustado e implantado você mesmo na sala de aula.
Ferramentas e Tecnologias
Pratique com ferramentas como o data warehouse BigQuery, os Pipelines Kubeflow e o Google Cloud.

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