Развертывание открытых моделей и LLM

Модели с открытым исходным кодом предлагают беспрецедентную конфиденциальность, настройку и контроль затрат, но их размещение самостоятельно требует прочного понимания конвейеров развертывания. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции и практические шаги, необходимые для перехода от моделей с открытым весом к производству. Вы перейдете от использования API с закрытым исходным кодом к обслуживанию, управлению и масштабированию собственных открытых моделей, что даст вам полный контроль над вашей инфраструктурой ИИ. На этом курсе вы: 1. Понимание основополагающей архитектуры открытых моделей и их отличий от проприетарных API. 2. Настройка локальных и облачных сред для эффективного запуска моделей с использованием современных инструментов контейнеризации. 3. Создание готовых к производству конечных точек API вокруг открытых моделей с использованием легких веб-платформ. 4. Применение методов оптимизации, таких как квантование, для запуска больших моделей на ограниченном оборудовании. 5. Реализация основных шаблонов генерации с использованием метода поиска и дополнения для подключения развернутых моделей к внешним данным. 6. Мониторинг производительности модели, задержки и потребления ресурсов. Курс начинается с основной терминологии и требований к оборудованию, а затем переходит к поэтапным письменным объяснениям, фрагментам кода и стратегиям оптимизации. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, инженеров и технических создателей, которые только начинают развертывать машинное обучение, без предварительного опыта DevOps или инженерии ИИ. Начните создавать свой собственный конвейер искусственного интеллекта уже сегодня.