LLMOps

Bu kursta, denetimli talimat ince ayarı (supervised instruction tuning) için eğitim verilerini önceden işleme koyan LLMOps hattından geçecek ve özel bir LLM eğitmek ve dağıtmak için denetimli bir ince ayar hattını uyarlayacaksınız. Bu, özel uygulamanız için bir LLM iş akışı oluşturmada yararlıdır. Örneğin, bu kursta yapacağınız gibi, Python kodlama sorularını yanıtlamak üzere uyarlanmış bir soru-cevap sohbet robotu oluşturmak. Kurs boyunca, LLMOps hattını oluşturmanın temel adımlarından geçeceksiniz: 1. Bir LLM'nin denetimli ince ayarı için eğitim verilerini alın ve dönüştürün. 2. İnce ayar deneylerinizi izlemek için verilerinizi ve ayarlanmış modellerinizi sürümlendirin. 3. Açık kaynaklı bir denetimli ince ayar hattı yapılandırın ve ardından ayarlanmış bir LLM'yi eğitmek ve dağıtmak için bu hattı çalıştırın. 4. LLM uygulamanızın davranışını sorumlu bir şekilde izlemek ve filtrelemek için güvenlik puanlarını çıktı olarak alın ve inceleyin. 5. Ayarlanmış ve dağıtılmış LLM'yi sınıfta kendiniz deneyin! Pratik yapacağınız araçlar arasında BigQuery veri ambarı, açık kaynaklı Kubeflow Pipelines ve Google Cloud yer almaktadır.