Sobre este cursoIntermediário · 8 módulos · 12h
Aprenda a avaliar e otimizar LLMs com técnicas avançadas de scoring, desde métricas básicas até deploy em produção. Domine ferramentas como Hugging Face e LLMOps para garantir modelos de alto desempenho.
Nível: Intermediário
Para quem é: Engenheiros de ML, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de LLMOps
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de scoring para LLMs, avaliar modelos com métricas personalizadas e otimizar seu desempenho em produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Entendendo métricas de scoring para LLMs: Precisão, Recall e Beyond
- Implementando benchmarks personalizados com Python e Hugging Face
- Avaliação de respostas: Métricas semânticas e de coerência
- Scoring em tempo real: APIs e integração com sistemas de produção
- Otimizando LLMs com feedback de scoring: Fine-tuning e ajustes
- Deploy de pipelines de scoring com LLMOps e monitoramento contínuo
- Comparando modelos: Técnicas de A/B testing para LLMs
- Projeto Final: Construindo um sistema de scoring para um LLM em produção
Projeto Final
Um pipeline completo de scoring para um LLM, incluindo métricas personalizadas, integração com API e relatório de otimização
Aqui você pratica — não só lê.
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curso = "Scoring de LLMs: Métricas e Otimização em Produção"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")Módulo 1: Entendendo métricas de scoring para LLMs:...