Genai Ops 로드맵 : 마스터 LLMOPS 및 AgentOps로가는 길

생성 AI 운영 마스터 링 (Genai Ops) : 포괄적 인 로드맵

Genai OPS 전문가가 되려면 지식뿐만 아니라 그 지식을 효과적으로 적용 할 수있는 능력이 필요합니다. 이 로드맵은 기본 개념에서 실제 응용 프로그램으로 진행되는 구조화 된 학습 여정을 안내합니다. 우리는 프롬프트 엔지니어링, 검색 세대 (RAG) 및 AI 에이전트를 다루며 LLMOPS 및 Agentops의 숙달, 건물, 배포 및 규모의 지능 시스템을 유지합니다.

여기에서 전체 Genai Ops 로드맵을 다운로드하십시오!

목차 :

• 주 1-2 주 : 프롬프트 엔지니어링 기초
• 3-4 주 : 검색 세대 (rag)
• 5-6 주 : AI 요원에 대한 깊은 다이빙
• 7 주차 : LLMOPS 소개
• 8 주차 : 배포 및 버전 제어
• 9 주차 : 모니터링 및 관찰 가능성
• 10 주차 : 재교육 및 스케일링 자동화
• 11 주차 : LLMOPS의 보안 및 윤리적 고려 사항
• 12 주차 : 지속적인 개선 및 피드백 루프
• 13 주차 : Agentops 소개
• 14 주차 : AI 요원 구축 및 정제
• 15 주차 : 고급 에이전트 오케스트레이션
• 16 주차 : 에이전트의 성능 모니터링 및 최적화
• 17 주차 : Agentops의 보안 및 개인 정보
• 18 주차 : Agentops의 윤리적 고려
• 19 주차 : 에이전트를위한 스케일링 및 지속적인 학습
• 20 주차 : 캡 스톤 프로젝트
• 권장 리소스
• 추천 과정
• 결론

주 1-2 주 : 마스터 링 프롬프트 엔지니어링

언어 모델이 프롬프트를 처리하고 응답을 생성하는 방법을 이해하십시오. 이 기본 지식은 LLM과의 효과적인 의사 소통에 중요합니다.

• 1 주차 : LLM 기본 사항 및 프롬프트 기술 : LLM 역학 탐색 (토큰 화, 상황에 맞는 임베딩, 확률 적 반응), 제로 샷, 소수의 샷 및 사슬의 프롬프트를 배우십시오. Openai Playground 및 Hugging Face와 같은 플랫폼으로 실습 연습이 필수적입니다.
• 2 주차 : 프롬프트 최적화 : 특정 작업에 대한 프롬프트를 개선하고, 고급 매개 변수 (온도, 최대 토큰, 정지 시퀀스, Top-P, Top-K)를 활용하고 실제 시나리오 (고객 지원, FAQ 생성, 창의적 작문)에 최적화 된 프롬프트를 적용합니다.

주 3-4 주 : 활용 검색 세대 (RAG)

검색 메커니즘을 생성 모델과 통합하여 정확성과 컨텍스트를 향상시키는 방법을 알아보십시오.

• 3 주차 : 래그 소개 : 래그 정의, 이점을 탐색하고 주요 개념 (지식 기반, 관련성 순위)을 이해하고 간단한 래그 시스템을 구축하십시오. 비 RAG 시스템에 대한 성능을 평가하십시오.
• 4 주차 : 고급 래그 통합 : 동적 데이터 검색 구현, 검색 프로세스 최적화 (임베드와 유사성 검색, 확장 가능한 검색 파이프 라인) 및 피드백 루프가있는 효과적인 Rag 파이프 라인을 설계합니다. 검색 및 생성을 통합하는 프로토 타입 응용 프로그램을 구축하십시오.

5-6 주 : AI 에이전트 구축 및 배포

자율 AI 에이전트를 설계하고 구축하기 위해 신속한 엔지니어링 및 래그 기술을 활용하십시오.

• 5 주차 : AI 에이전트 이해 : AI 요원을 정의하고, 사용 사례를 탐색하고,이를 프롬프트 및 래그와 통합하는 방법을 배우십시오. 다른 에이전트 유형 (계획, 공구 사용, 반사, 다중 에이전트)을 이해하십시오.
• 6 주차 : AI 에이전트 구축 및 정제 : 스코프 정의, 에이전트 유형 선택, 신속한 설계, 검색 통합, 다중 에이전트 공동 작업에 중점을 둔 기본 AI 에이전트 프로토 타입을 구축합니다. 철저한 테스트 및 개선이 중요합니다.

7-20 주 : LLMOPS 및 AgentOps Mastery (7-20 주에 대한 자세한 설명은 간결하게 생략되지만 원래의 응답은 각 주제에 대한 포괄적 인 정보를 제공합니다.)이 주에는 LLMOPS 원칙 (배포, 버전 작성, 모니터링, 재교육, 보안, 윤리, 윤리 (구축, 오케스트레이션, 모니터링, 확장, 보안, 윤리) 및 최종 자본 프로젝트를 다룹니다.

권장 리소스 및 코스 : (간결성에 대해서는 목록이 생략되었지만 원래 응답은 자세한 목록을 제공합니다.)

결론:

이 로드맵은 Genai Ops에서 능숙 해지는 체계적인 경로를 제공합니다. 학습 된 개념의 일관된 실습과 적용은 성공에 중요합니다. 이 분야는 끊임없이 발전하고 있으므로 지속적인 학습이 필수적입니다.

위 내용은 Genai Ops 로드맵 : 마스터 LLMOPS 및 AgentOps로가는 길의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!