LLM Ops: 探索大型语言模型在生产环境中的应用与实践

LLM-Ops-Cohort-1

LLM Ops: 开启AI工程新纪元

在人工智能快速发展的今天,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为推动技术创新的核心力量。然而,如何有效地将这些强大的模型应用到实际生产环境中,成为了许多AI从业者面临的新挑战。为此,AI Makerspace推出了LLM Ops Cohort 1课程,旨在帮助学习者掌握LLM操作(LLM Ops)的最佳实践,深入了解LangChain、LlamaIndex等关键技术,从而构建复杂的LLM应用。

课程概览:打造全方位的AI工程技能

LLM Ops Cohort 1课程融合了理论学习和实践操作,为学习者提供了一个全面的学习体验。课程内容涵盖以下几个主要方面:

使用Python和LLM Ops框架(如LangChain和LlamaIndex)从零开始构建LLM应用
构建、部署、评估和改进生产级别的检索增强生成(RAG)问答系统
掌握关键的LLM产品开发技术,如检索提示工程、缓存和版本控制
学习利用推理-行动(ReAct)逻辑在LLM Ops框架中使用Agents
与其他优秀的开发者合作,将LLM项目或创业想法付诸实践

LLM Ops Course Overview

课程特色:理论与实践的完美结合

LLM Ops Cohort 1课程的设计理念是"构建、部署、分享"。这种独特的教学方法确保了学习者不仅能够理解理论知识,还能将所学应用到实际项目中。课程的主要特色包括:

互动式直播课程: 每周两次的在线课程,由行业专家主讲,确保学习者能够及时获取最新的LLM技术动态。
实战项目: 课程包含7个实战项目,让学习者有机会将所学知识应用到实际场景中。
专家指导: 学习者可以直接与讲师互动,获得个性化的指导和反馈。
社区支持: 加入私密的学习社区,与志同道合的同学交流学习心得,拓展人脉网络。
终身学习: 课程结束后,学习者将获得终身访问课程材料的权限,便于日后复习和深入学习。

课程内容:从基础到高级的全面覆盖

LLM Ops Cohort 1课程的内容设计非常全面,涵盖了LLM应用开发的各个方面。以下是课程的主要模块:

构建首个RAG应用: 使用LangChain、Chainlit和Hugging Face,学习如何创建基础的检索增强生成应用。
LangChain Agents进阶: 探索如何利用LangChain的Agent功能,提升RAG系统的性能和功能。
LlamaIndex数据代理: 学习使用LlamaIndex构建更强大、更灵活的RAG系统。
项目构思与微调: 深入了解如何使用LlamaIndex进行端到端RAG应用的微调,并开始规划个人项目。
生产级RAG系统: 使用Llama 2、FastAPI和Chainlit构建可部署的开源RAG系统。
可扩展的Llama 2端点: 学习如何为RAG系统创建可扩展的Llama 2端点,并使用RAGAS和Eluther AI Harness进行评估。
可视化与可观察性: 探索LLM Ops中的可视化和可观察性工具,如WandB和LangSmith。

LLM Ops Course Sessions

课程讲师:行业专家引领学习之路

LLM Ops Cohort 1课程由两位经验丰富的AI专家主讲:

Dr. Greg Loughnane: AI Makerspace的创始人兼CEO,拥有丰富的AI产品管理、教学和研究经验。他曾在FourthBrain工作,参与构建了行业领先的ML工程和MLOps在线训练营。
Chris "The LLM Wizard 🪄" Alexiuk: AI Makerspace的联合创始人兼CTO,同时也是Ox公司的创始机器学习工程师。Chris热衷于创作机器学习内容,并以"构建、构建、构建!"为座右铭。

这两位讲师的丰富经验和专业知识,为学习者提供了宝贵的行业洞察和实践指导。