LLMOps: Otimizando Custo, Latência e Privacidade em Produção

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