LLM в продакшене
Разворачивай и эксплуатируй LLM в production-окружениях
1
Гид по выбору модели
Выбор правильной модели
Научись выбирать между GPT-4, Claude, Gemini, Llama и другими моделями для своей задачи
2
LLM бенчмарки
MMLU, HumanEval и другие
Пойми, как интерпретировать бенчмарки MMLU, HumanEval, HellaSwag и сравнивать модели
3
Векторные базы данных
Pinecone, Chroma, Weaviate
Изучи векторные БД для семантического поиска и RAG-приложений
4
Мониторинг LLM
Наблюдаемость и отладка
Внедри логирование, трейсинг и мониторинг для LLM-приложений в продакшене
5
Оптимизация расходов
Снижение затрат на API
Стратегии снижения затрат на LLM: кэширование, батчинг, выбор модели, оптимизация промптов
6
Паттерны API интеграции
Стриминг, ретраи, ошибки
Лучшие практики интеграции LLM API: стриминг ответов, логика повторов, rate limiting
7
Деплой LLM
FastAPI, Docker, K8s
Разворачивай LLM-приложения с FastAPI, Docker и Kubernetes для масштабируемости
8
Гардрейлы в продакшене
Безопасность в продакшене
Внедри фильтры контента, валидацию ввода и санитизацию вывода для безопасных деплоев