Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş ve Tanıtlama Temelleri
- LLM sistemlerindeki hata modları ve yaygın Ollama belirli sorunlarla ilgili genel bir bakış
- Yinelenebilir deneyleri ve kontrol edilmiş ortamları oluşturma
- Hata ayıklama araç seti: yerel günlükler, istek/yanıt kayıtları ve sandboxing
Hataların Tekrarlanması ve Izolasyonu
- Minimum hata örneği ve çekirdekleri oluşturma teknikleri
- Durumsal vs durumsuz etkileşimler: bağlamla ilgili hataları izole etme
- Teyit, rastgelelik ve belirsiz davranışları kontrol etme
İşlem Değerlendirmesi ve Ölçümler
- Sayısal ölçüm: doğruluk, ROUGE/BLEU variantları, kalibrasyon ve perpleksite proxileri
- Kişiye dayalı değerlendirme: insan dahil puanlama ve değerlendirme kılavuz tasarımı
- Görev özel tutarlılık kontrolü ve kabul kriterleri
Otomatik Test ve Gerileme
- Sorbular ve bileşenler için birim testleri, senaryo ve uçtan uca testleri
- Gerileme paketlerini oluşturma ve altın örnek referansları
- Ollama model güncellemeleri ve otomatik doğrulama kaplamaları için CI/CD entegrasyonu
Gözlemlenebilirlik ve İzleme
- Yapılandırılmış günlükler, dağıtılmış izlemeler ve korelasyon kimlikleri
- Kilit operasyonel ölçüm: gecikme süresi, belirtke kullanım, hata oranları ve kalite sinyalleri
- Uyarılar, panolar ve model destekli hizmetler için SLIs/SLOs (İşlevsel Performans Hedefleri)
Gelişmiş Kök Sebep Analizi
- Çizelgeler üzerinden izleme, araç çağrıları ve çok adımlı akışlar
- Karşılaştırmalı A/B tanı断句并翻译剩下的部分...
Safety, Robustness, and Remediation Strategies
- Mitigations: filtering, grounding, retrieval augmentation, and prompt scaffolding
- Rollback, canary, and phased rollout patterns for model updates
- Post-mortems, lessons learned, and continuous improvement loops
Summary and Next Steps
Güvenlik, Dayanıklılık ve Düzeltme Stratejileri
- Daraltma stratejileri: filtreleme, yerleştirme, veri alma artırma ve soru支架的翻译从"Mitigations"开始：
Güvenlik, Dayanıklılık ve Düzeltme Stratejileri
- Daraltma stratejileri: filtreleme, yerleştirme, veri alma artırma ve soru yapısı dayatma
- Model güncellemeleri için geri alım, kanarya ve aşamalı sunum desenleri
- Otomatyik analizler, öğrendiklerimiz ve sürekli iyileştirme döngüleri
Özet ve Gelecek Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Güçlü LLM uygulamaları oluşturma ve dağıtma deneyimi
- Ollama iş akışlarıyla ve model barındırmasıyla ilgili bilgi
- Python, Docker ve temel gözlem araçları ile rahatlık
Hedef Kitle
- AI mühendisleri
- ML Ops profesyonelleri
- Üretim LLM sistemleri için sorumlu QA ekibi
35 Saat
