LLM Uygulamalarını Test Etme ve İyileştirme

Bu kurs, LLM prototipleri oluşturmaktan sağlam, üretim kalitesinde (production-grade) yapay zeka sistemleri dağıtmaya geçmeyi hedefleyen yazılım mühendisleri ve ML uygulayıcıları için tasarlanmıştır. Gerçek dünyada, güvenilir bir uygulama akıllıca yazılmış bir prompt'tan daha fazlasını gerektirir; test edilebilirliğini, sürdürülebilirliğini ve güvenliğini sağlamak için titiz bir yazılım mühendisliği temeli talep eder. Bu kurs size bu kritik araç setini sunuyor. LLM destekli mikro hizmetleri metodik olarak oluşturmak ve yeniden yapılandırmak (refactor) için Test Güdümlü Geliştirme (TDD) uygulamayı öğrenecek, kodunuzun ilk günden itibaren temiz ve doğrulanabilir olmasını sağlayacaksınız. Uygulamalarınızı korumak için güvenlik politikalarını uygulayan ve istenmeyen çıktıları önleyen gelişmiş davranışsal test paketleri oluşturacaksınız. Kendi testlerinizin kalitesini değerlendirmek için mutasyon testini kullanarak bir adım daha ileri gidecek ve güvenlik bariyerlerinizin gerçekten etkili olduğundan emin olacaksınız. Kurs ayrıca MLOps yaşam döngüsüne dalarak veri kümelerini ve modelleri DVC ile sürümlemeyi, W&B gibi platformlarda deney sonuçlarını izlemeyi ve yayına alınacak modeller hakkında veri odaklı kararlar almayı öğretir. Son olarak, güçlü Python betikleri kullanarak tüm test ve değerlendirme iş akışınızı nasıl otomatikleştireceğinizi öğreneceksiniz.