Feuille de route Genai Ops: Votre chemin vers Master LLMOPS et Agentops

Maîtriser les opérations génératrices de l'IA (Genai OPS): une feuille de route complète

Devenir un expert Genai OPS nécessite non seulement des connaissances, mais aussi la capacité d'appliquer efficacement ces connaissances. Cette feuille de route vous guide à travers un parcours d'apprentissage structuré, passant des concepts fondamentaux à l'application pratique. Nous couvrirons l'ingénierie rapide, la génération de la récupération (RAG) et les agents de l'IA, aboutissant à la maîtrise de LLMOPS et d'agents pour construire, déploier et maintenir des systèmes intelligents à grande échelle.

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Table des matières:

• Semaines 1-2: Fondamentaux d'ingénierie rapide
• Semaines 3-4: Génération de la récupération (RAG)
• Semaines 5-6: une plongée profonde dans les agents de l'IA
• Semaine 7: Introduction à LLMOPS
• Semaine 8: Déploiement et contrôle de version
• Semaine 9: surveillance et observabilité
• Semaine 10: Automatisation du recyclage et de la mise à l'échelle
• Semaine 11: Considérations de sécurité et éthiques dans LLMOPS
• Semaine 12: Amélioration continue et boucles de rétroaction
• Semaine 13: Introduction à l'agentops
• Semaine 14: Construire et affiner les agents d'IA
• Semaine 15: Orchestration d'agent avancée
• Semaine 16: surveillance des performances et optimisation pour les agents
• Semaine 17: Sécurité et confidentialité dans les agents d'agent
• Semaine 18: Considérations éthiques chez les agents
• Semaine 19: Échelle et apprentissage continu pour les agents
• Semaine 20: Capstone Project
• Ressources recommandées
• Cours recommandés
• Conclusion

Semaines 1-2: maîtrise l'ingénierie rapide

Comprenez comment les modèles de langue traitent les invites et générent des réponses. Cette connaissance fondamentale est cruciale pour une communication efficace avec les LLM.

• Semaine 1: Bases LLM et techniques d'incitation: explorez la mécanique LLM (tokenisation, intégres contextuels, réponses probabilistes), et apprenez une incitation zéro-shot, à quelques tirs et à la chaîne de réflexion. Une pratique pratique avec des plates-formes comme Openai Playground et Embring Face est essentielle.
• Semaine 2: Optimisation des invites: affiner les invites pour des tâches spécifiques, utiliser des paramètres avancés (température, jetons max, séquences d'arrêt, Top-P, Top-K) et appliquer des invites optimisées sur des scénarios du monde réel (support client, génération de FAQ, écriture créative).

Semaines 3-4: Génération auprès de la récupération de la récupération (RAG)

Apprenez à intégrer les mécanismes de récupération avec des modèles génératifs pour améliorer la précision et le contexte.

• Semaine 3: Introduction au chiffon: définir le chiffon, explorer ses avantages, comprendre les concepts clés (bases de connaissances, classement de pertinence) et construire un système de chiffon simple. Évaluez ses performances par rapport à un système non-RAG.
• Semaine 4: Intégration avancée des chiffons: implémentation de la récupération des données dynamiques, optimiser les processus de récupération (recherche de similitude avec intégres, pipelines de récupération évolutifs) et concevoir des pipelines RAG efficaces avec des boucles de rétroaction. Créez une application prototype intégrant la récupération et la génération.

Semaines 5-6: Construire et déploier des agents d'IA

Tirez parti des compétences d'ingénierie et de chiffon rapides pour concevoir et construire des agents d'IA autonomes.

• Semaine 5: Comprendre les agents de l'IA: définir les agents de l'IA, explorer leurs cas d'utilisation et apprendre à les intégrer avec des invites et des chiffons. Comprendre différents types d'agents (planification, utilisation des outils, réflexion, multi-agents).
• Semaine 6: Construire et affiner les agents d'IA: construire un prototype d'agent AI de base, en se concentrant sur la définition de la portée, la sélection du type d'agent, la conception rapide, l'intégration de récupération, le raisonnement en plusieurs étapes et la collaboration multi-agents. Des tests approfondis et un raffinement sont essentiels.

Les semaines 7-20: LLMOPS et Mastery Agentops (des descriptions détaillées des semaines 7-20 sont omises pour la concision, mais la réponse originale fournit des informations complètes sur chaque sujet.) Ces semaines couvrent les principes LLMOPS (déploiement, version, surveillance, échelle, sécurité, éthique), et un projet de calculs final.

Ressources et cours recommandés: (Liste omise par la concision, mais la réponse originale fournit une liste détaillée.)

Conclusion:

Cette feuille de route fournit un chemin structuré pour devenir compétent dans Genai OPS. La pratique cohérente et l'application des concepts apprises sont cruciaux pour le succès. N'oubliez pas que le domaine évolue constamment, donc l'apprentissage continu est essentiel.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!