欢迎参加这门课程，您将学习如何使用 LLMOps 和尖端技术在生产环境中有效地部署和扩展大型语言模型。

本课程旨在为您提供在现实世界中使用大型机器学习模型所需的知识和技能。

 涵盖的主要主题：

• 部署前要点：

  • 模型评估：确保模型正确性的技术。

  • 性能调优：在部署之前优化模型性能（准确性和速度）的有用策略。

• 使用 ML-Ops 进行高级模型管理：

  • MLflow Mastery：设置和使用 MLflow 我们自己的 mlflow 服务器的实践指导

  • 操作实践：实践练习和对模型跟踪、服务和部署的 ML-Ops 实践的见解。

  • 端到端集成：如何将这些概念安全地集成到现有管道中。

• 最先进的部署技术：

  • 效率策略：学习并实施高级批处理、动态批处理和量化。

  • 优化的最新LLM进展：我们将介绍前沿概念，如Flash Attention、Paged Attention、GPTQ、AWQ、LoRa等等！

  • 创新缩放：深入了解 ZeRo 和 Deepspeed 等高级缩放技术。

• 机器学习推理的经济学：

  • 成本效益分析：在部署的经济性与技术可行性之间取得平衡。

  • 战略规划：了解部署决策对业务的影响。

• 集群管理以实现可扩展性：

  • 分布式部署：用于跨集群管理LLMs的技术。

  • 分布式数据流：了解如何使用 RabbitMQ 在服务器集群之间移动大规模大数据。

  • 分布式计算：实施 AI 工作负载扩展框架，并使用它们来加速LLM多台机器的推理。

  • 实际应用程序：用于大规模部署的实用实践指南。

 您将学习什么：

• 充满信心地部署：从环境设置到高级LLM部署，获得直接转化为实际场景的实践经验。

• 战略部署洞察：掌握速度和准确性之间的平衡，并学习驾驭机器学习项目的复杂经济问题。

• 成本效益和业务角度：在不牺牲质量的情况下，了解人工智能项目中的成本削减。从成功的 AI 集成与失败中学习，专注于实际的、业务驱动的结果。

• 在 AI 部署中取得成功：确定 ML-Ops 和可扩展性方面的最佳实践和常见陷阱。让自己获得洞察力，做出明智的决策，确保您的 AI 项目增加价值并推动业务成功。

• 尖端技术：通过最新的优化技术保持领先地位，以提高模型性能和效率。

• 从理论到实践：利用真实世界的案例研究和专家见解来了解成功的策略和常见的挑战。

这门课程的适用对象：

• 人工智能爱好者和专业人士：无论您是在加深专业知识还是刚刚开始，本课程都能为参与人工智能和机器学习项目的任何人提供宝贵的知识。

• 实践学习者：非常适合那些寻求理论知识和部署大型语言模型实践经验的人。

 入学福利：

• 综合学习：结构化的分步指南，介绍LLM部署的复杂性。

• 专家指导：向具有实际经验的行业专家学习。

• 实践经验：参与实践练习和案例研究，了解适用技能。

您准备好成为部署大型语言模型的大师了吗？

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