ابزارهایی را که استفاده می کنید، چالش هایی که دارید و موارد دیگر را به اشتراک بگذارید و به تعریف چشم انداز LLMOps کمک کنید.
ابزارهایی را که استفاده می کنید، چالش هایی که دارید و موارد دیگر را به اشتراک بگذارید و به تعریف چشم انداز LLMOps کمک کنید.

LLMOps در عمل: از نمونه اولیه تا تولید

اگر تا به حال یک برنامه GenAI ساخته‌اید، می‌دانید که نمونه اولیه شما در یک نسخه نمایشی شگفت‌انگیز به نظر می‌رسد، اما وقتی زمان پخش زنده فرا می‌رسد، داستان متفاوت است.

در این ویدئوی اختصاصی، سامین النجفی، مهندس موفقیت یادگیری ماشین در Weights & Biases، توضیح می‌دهد که چرا LLMOps حلقه گمشده بین آزمایش‌های امیدوارکننده GenAI و استقرار در دنیای واقعی است.

در اینجا چیزی است که یاد خواهید گرفت:

  • چرا بسیاری از پروژه‌های GenAI قبل از رسیدن به تولید متوقف می‌شوند
  • نحوه اندازه‌گیری و بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از بهترین شیوه‌های LLMOps
  • اجزای کلیدی یک خط لوله تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) مقیاس‌پذیر
  • مثال‌های عملی و نسخه نمایشی زنده از ابزارهای Weights & Biases

اجازه ندهید پروژه GenAI شما در برزخ گیر کند.

داشبورد خودی خود وارد شوید و اکنون تماشا کنید.

اکنون ویدیو را تماشا کنید

پ.ن. و اگر امروز چند دقیقه وقت دارید، چرا تخصص LLMOps خود را به اشتراک نمی‌گذارید؟ ما می‌دانیم که چقدر سرتان شلوغ است، بنابراین از قبل از شما سپاسگزاریم!