Sobre este cursoIntermediário a Avançado · 8 módulos · 12h
Aprenda a otimizar sistemas com LLMs para produção, reduzindo custos e latência enquanto garante privacidade. Domine técnicas avançadas de LLMOps e implemente pipelines escaláveis e resilientes.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Engenheiros de ML, arquitetos de IA, DevOps especializados em IA e desenvolvedores de sistemas com LLMs
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar estratégias avançadas de LLMOps para reduzir custos, melhorar a latência e garantir privacidade em sistemas baseados em LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Avaliar modelos de custo em LLMs: pay-per-use vs. self-hosted
- Implementar técnicas de quantização e pruning para reduzir custos
- Configurar caching inteligente para diminuir latência em respostas
- Aplicar model parallelism e sharding para otimizar performance
- Garantir privacidade com técnicas de anonymization e differential privacy
- Integrar LLMs com sistemas de autenticação e autorização (OAuth, JWT)
- Monitorar métricas de custo, latência e privacidade em tempo real
- Projeto Final: Construir um pipeline de LLMOps otimizado para custo, latência e privacidade
Projeto Final
Um pipeline completo de LLMOps com monitoramento de custo, latência e privacidade, implementado em um ambiente de cloud (AWS/GCP/Azure) e documentado com métricas de performance
Bem-vindo ao curso de LLMOps: Otimizando Custo, Latência e Privacidade em Produção.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Avaliar modelos de custo em LLMs: pay-per-use vs