+48 888 214 212
Zapytaj o szkolenie

LLMOps, wdrażanie i monitorowanie aplikacji AI

Praktyczne szkolenie poświęcone wdrażaniu, monitorowaniu i utrzymywaniu aplikacji wykorzystujących duże modele językowe (LLM). Uczestnicy poznają metody zarządzania cyklem życia aplikacji AI, testowania jakości odpowiedzi, monitorowania wydajności i kosztów oraz diagnozowania problemów występujących w środowisku produkcyjnym. Program obejmuje również wersjonowanie promptów, ewaluację modeli, logowanie, bezpieczeństwo i integrację rozwiązań LLM z procesami CI/CD. Szkolenie koncentruje się na praktycznych aspektach zapewnienia niezawodności, jakości i skalowalności aplikacji opartych na generatywnej AI.

Czas trwania: 2 dni / 14 h

Sztuczna inteligencja, ChatGPT, Microsoft Copilot, agenci AI, automatyzacja procesów oraz wdrożenia AI dla firm z całej Polski.

Wybierz formę szkolenia

Szkolenie dedykowane

Dla Twojego zespołu

Wycena indywidualna

  • Program dopasowany do potrzeb uczestników
  • Stacjonarnie lub zdalnie
  • Termin ustalany elastycznie
Poproś o wycenę
Szkolenie otwarte

Zdalnie, w grupie

2 100 zł netto / osobę

  • Terminy: sprawdź w zakładce Szkolenia otwarte
  • 2 dni / 14 h, online na żywo
  • Materiały i certyfikat w cenie
Zapisz się

Cena szkolenia zamkniętego zależy od liczby uczestników, formy, poziomu zaawansowania i zakresu dopasowania programu.

Szkolenia otwarte realizujemy wyłącznie w formie zdalnej, w momencie zebrania się grupy.

Opis

Podstawy LLMOps i architektura aplikacji AI

  • Wprowadzenie do LLMOps i cyklu życia aplikacji opartych na dużych modelach językowych
  • Architektura aplikacji wykorzystujących LLM
  • Przygotowanie środowiska i konfiguracja aplikacji AI
  • Integracja modeli językowych z aplikacjami i usługami zewnętrznymi
  • Konfiguracja parametrów modeli i zarządzanie ustawieniami

Zarządzanie promptami i ewaluacja jakości

  • Zarządzanie promptami i ich wersjonowanie
  • Testowanie aplikacji LLM przed wdrożeniem
  • Ocena jakości odpowiedzi i przygotowanie zestawów testowych
  • Automatyzacja testów i ewaluacji modeli
  • Testowanie regresyjne promptów i modeli
  • Porównywanie modeli i ocena wpływu zmian na jakość działania

Wdrażanie aplikacji i CI/CD

  • Wdrażanie aplikacji do środowisk testowych i produkcyjnych
  • Integracja aplikacji LLM z pipeline CI/CD
  • Automatyzacja procesów budowania, testowania i wdrażania
  • Zarządzanie konfiguracją, sekretami i dostępem do usług AI
  • Organizacja procesu wdrożeniowego i zarządzanie zmianami

Monitorowanie aplikacji LLM w produkcji

  • Monitorowanie działania aplikacji LLM w środowisku produkcyjnym
  • Logowanie zapytań, odpowiedzi i błędów
  • Analiza opóźnień, przepustowości i wykorzystania zasobów
  • Monitorowanie zużycia tokenów i kosztów wywołań modeli
  • Wykrywanie nieprawidłowości i analiza trendów w działaniu aplikacji

Utrzymanie, niezawodność i optymalizacja

  • Ocena jakości odpowiedzi i wykrywanie spadku skuteczności
  • Identyfikowanie halucynacji i niepożądanych odpowiedzi
  • Obsługa błędów, ponawianie zapytań i mechanizmy awaryjne
  • Skalowanie aplikacji i optymalizacja wydajności
  • Zarządzanie zmianami i aktualizacjami modeli

Bezpieczeństwo aplikacji AI

  • Ochrona danych przetwarzanych przez aplikacje LLM
  • Kontrola dostępu do modeli, usług i zasobów
  • Bezpieczne zarządzanie sekretami i danymi uwierzytelniającymi
  • Ograniczanie ryzyka ujawnienia informacji poufnych
  • Weryfikacja bezpieczeństwa zmian przed wdrożeniem produkcyjnym

Warsztat praktyczny

  • Przygotowanie aplikacji LLM do wdrożenia
  • Opracowanie procesu testowania i ewaluacji jakości odpowiedzi
  • Konfiguracja pipeline CI/CD dla aplikacji AI
  • Przygotowanie logowania i monitorowania działania aplikacji
  • Analiza błędów, kosztów i wydajności oraz opracowanie planu utrzymania rozwiązania

 

FAQ – LLMOps – wdrażanie, monitorowanie i utrzymanie aplikacji AI

1. Czym jest LLMOps i do czego służy?

LLMOps to zestaw praktyk i narzędzi wspierających cały cykl życia aplikacji wykorzystujących duże modele językowe. Obejmuje przygotowanie środowiska, testowanie, wdrażanie, monitorowanie jakości odpowiedzi, optymalizację wydajności oraz zarządzanie kosztami i bezpieczeństwem aplikacji AI.

2. Czego można nauczyć się na szkoleniu LLMOps?

Szkolenie obejmuje integrację modeli językowych z aplikacjami, zarządzanie promptami, automatyzację testów i ewaluacji, wdrażanie przez CI/CD, monitorowanie zużycia tokenów, analizę błędów oraz optymalizację wydajności i kosztów działania modeli.

3. Czy szkolenie LLMOps obejmuje praktyczne wdrażanie i monitorowanie aplikacji AI?

Tak. Warsztat obejmuje przygotowanie procesu wdrożenia i monitorowania aplikacji LLM. Uczestnicy poznają również testowanie regresyjne, wykrywanie halucynacji, obsługę błędów, skalowanie aplikacji oraz zasady ochrony danych i kontroli dostępu.

Zapytaj
o szkolenie

Nie widzisz szkolenia, którego szukasz?

Żadna tematyka nas nie ogranicza – jesteśmy otwarci i stworzymy szkolenie idealnie dopasowane do Twoich potrzeb.

Przykładowe szkolenia: Cisco, Analiza biznesowa, BPMN, UML, PowerBi, Elasticsearch, Sztuczna inteligencja, Python, C++, C#, Selenium, Jenkins, Szkolenia miękkie, UX, Social Media i Marketing, Sprzedaż, Zarządzanie projektami, Design Thinking, Linux, Embedded, Postman, Ms Excel, Adobe, Docker, Kubernetes, Terraform, Azure, SAP, UiPath, Machine Learning.

Zapytaj o szkolenie