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 în GPT-5 și Capacități pentru Dezvoltatori
- Capacitățile cheie ale GPT-5, multi-modalitate și funcționalități de agent
- Alegerea modelelor, înțelegerea prețurilor și limitelor
- Considerații etice și guvernanță enterprise
Proiectarea Prompturilor și a Sistemului pentru Rezultate Fiabile
- Modele de prompturi, mesaje de sistem și inginerie a contextului
- Chain-of-thought vs. prompturi concise și tehnici few-shot
- Testarea prompturilor și stabilirea criteriilor de acceptare
API-uri, SDK-uri și Flux de Lucru Local de Dezvoltare
- Apelarea API-urilor GPT-5, utilizarea SDK-urilor, gestionarea autentificării și a secretelor
- Dezvoltare locală, simularea răspunsurilor și sandboxing
- Versionare, scheme de cerere/răspuns și gestionarea erorilor
Construirea Agenților și Integrarea Instrumentelor
- Proiectarea arhitecturilor sigure pentru agenți și interfețe de instrumente
- Strategii de rutare, orchestrăre și fallback
- Limite de rată, control al concurenței și considerații tranzacționale
Testare, Evaluare și Validare
- Suite de teste automate pentru prompturi și comportamente
- Red-teaming, fuzz testing și exemple adverse
- Metrici pentru acuratețe, rate de halucinație și satisfacția utilizatorilor
Implementare, Monitorizare și Observabilitate
- Modele CI/CD pentru funcționalități activate de modele și lansări canar
- Logging, tracing și telemetrie pentru observabilitate la nivel de prompt
- Alertare, considerente SLA și răspuns la incidente
Securitate, Confidențialitate și Optimizare a Costurilor
- Gestionarea datelor, considerente PI/PHI și sanitarizarea contextului
- Controlul accesului, auditarea și punctele de verificare a conformității
- Optimizarea utilizării tokenilor, strategii de batching și caching
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea a cel puțin unui limbaj de programare, cum ar fi Python sau JavaScript
- Experiență în apelarea API-urilor REST sau SDK-urilor
- Familiaritate de bază cu conceptele de ML/AI și structurile de date JSON
Publicul Țintă
- Ingineri software
- Ingineri ML
- Ingineri DevOps / SRE
14 Ore
Mărturii (1)
Dincolo de exemplele practice si prompturi oferite pe care le putem utiliza/ adapta, raman in urma finalizarii cursului cu ideile principale cu privire la structura si imbunatatire prin practica/exercitiu.
