LLMOps لتقييم النماذج ومراقبتها وضبط تكاليفها

لماذا هذه الدورة؟

تحتاج تطبيقات LLM في الإنتاج إلى تقييم مستمر ومراقبة دقيقة وضبط للتكلفة وحوكمة مسؤولة. تغطي الدورة دورة LLMOps وأدواتها من التطوير والنشر إلى التحسين المستمر.

مسار البرنامج

اليوم 1: أسس LLMOps

• تطور عمليات AI من MLOps إلى LLMOps.
• تحديات التوسع والسياق والتكلفة والتحيز.
• دورة التطوير والنشر والتقييم والمراقبة.
• التنسيق والتسجيل وإدارة prompts وobservability.
• حالة تطبيق مؤسسية.

اليوم 2: أطر ومقاييس التقييم

• أهمية الدقة والتماسك والاتساق.
• التقييم البشري والآلي ومفاضلاتهما.
• الصلة والوفاء والكمون ورضا المستخدم.
• OpenAI Evals وLangChain وTruLens ومقاييس مخصصة.
• تصميم سير تقييم لمساعد محادثة.

اليوم 3: المراقبة والتسجيل واكتشاف الانحراف

• التتبع ومراقبة الأداء.
• انحراف سلوك النموذج أو prompts أو جودة الاستجابة.
• مراقبة الهلوسة والسلامة بالحواجز.
• تسجيل التفاعلات للشفافية وإعادة الإنتاج.
• لوحة مراقبة مباشرة لLLM API.

اليوم 4: ضبط التكلفة وتحسين الموارد

• محركات التكلفة: الرموز وطول السياق وحجم النموذج.
• التخزين المؤقت والتجميع واختيار النموذج.
• النماذج مفتوحة المصدر والأصغر المضبوطة.
• الموازنة والتنبؤ للنشر واسع النطاق.
• خطة خفض تكلفة لنظام إنتاجي.

اليوم 5: الحوكمة والأتمتة والتحسين

• أطر النشر المسؤول والامتثال والأخلاق.
• أتمتة دورات التقييم وإعادة التدريب والمراقبة.
• دمج LLMOps مع CI/CD وأدوات orchestration.
• التقييم التكيفي والمراقبة الذاتية والأنظمة agentic.
• تصميم استراتيجية مؤسسية متكاملة.

منهجية التدريب

حالات واقعية وورش جماعية ومحاكاة وتمارين وقوالب تطبيقية. تقدم بلاك بيرد للتدريب أدوات تساعد على تحويل المبادئ إلى حوكمة وتشغيل قابلين للتنفيذ.

ما بعد الدورة

• فهم مبادئ LLMOps وأفضل ممارساته.
• تقييم تطبيقات LLM ومراقبتها وتحسينها.
• اتخاذ قرارات تشغيلية وتحليلية أقوى.
• إدارة التكلفة مع الحفاظ على الأداء.
• قيادة بنية AI قابلة للتوسع ومسؤولة.