Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere și Fundamente de Diagnosticare
- Prezentare generală a modurilor de eșec în sistemele LLM și a problemelor specifice Ollama
- Stabilirea experimentelor reproductibile și a mediilor controlate
- Setul de instrumente de depanare: logs locale, capturi de cereri/răspunsuri și sandboxing
Reproducerea și Izolarea Eșecurilor
- Tehnici pentru crearea de exemple minime de eșec și semințe
- Interacțiuni cu stare vs fără stare: izolarea bug-urilor legate de context
- Determinism, aleatoriu și controlul comportamentului nedeterminist
Evaluare Comportamentală și Metrici
- Metrici cantitative: acuratețe, variante ROUGE/BLEU, calibrare și proxy-uri de perplexitate
- Evaluări calitative: scoruri cu implicare umană și proiectarea rubricilor
- Verificări de fidelitate specifice sarcinilor și criterii de acceptare
Testare Automatizată și Regresie
- Teste unitare pentru prompturi și componente, teste de scenariu și end-to-end
- Crearea de suite de regresie și baze de exemple de referință
- Integrarea CI/CD pentru actualizări de modele Ollama și porți de validare automatizate
Observabilitate și Monitorizare
- Logging structurat, urme distribuite și ID-uri de corelație
- Metrici operaționale cheie: latență, utilizare de tokeni, rate de eroare și semnale de calitate
- Alertare, panouri de control și SLI/SLO pentru servicii bazate pe modele
Analiză Avansată a Cauzelor Rădăcină
- Trasarea prin prompturi graficate, apeluri de instrumente și fluxuri multi-turn
- Diagnostic comparativ A/B și studii de ablație
- Proveniența datelor, depanarea seturilor de date și abordarea eșecurilor induse de seturi de date
Siguranță, Robustete și Strategii de Remediere
- Mijloace de atenuare: filtrare, ancorare, augmentare prin recuperare și structurare de prompturi
- Modele de rollback, canary și implementare în faze pentru actualizări de modele
- Post-mortem, lecții învățate și bucle de îmbunătățire continuă
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență solidă în construirea și implementarea aplicațiilor LLM
- Familiaritate cu fluxurile de lucru Ollama și găzduirea modelelor
- Cunoaștere a Python, Docker și a instrumentelor de bază de observabilitate
Publicul Țintă
- Ingineri AI
- Profesioniști ML Ops
- Echipe QA responsabile de sisteme LLM în producție
35 Ore