Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή και Διαγνωστικές Βάσεις
- Επισκόπηση των τρόπων αποτυχίας σε συστήματα LLM και κοινών ζητημάτων ειδικά για το Ollama
- Δημιουργία επαναλήψιμων πειραμάτων και ελεγχόμενων περιβαλλόντων
- Εργαλεία αποσφαλμάτωσης: τοπικά logs, καταγραφές αιτημάτων/αποκρίσεων και sandboxing
Αναπαραγωγή και Απομόνωση Βλαβών
- Τεχνικές δημιουργίας ελάχιστων παραδειγμάτων αποτυχίας και σπόρων
- Αλληλεπιδράσεις με κατάσταση έναντι χωρίς κατάσταση: απομόνωση σφαλμάτων που σχετίζονται με το πλαίσιο
- Ντετερμινισμός, τυχαιότητα και έλεγχος μη ντετερμινιστικής συμπεριφοράς
Αξιολόγηση Συμπεριφοράς και Μετρικές
- Ποσοτικές μετρικές: ακρίβεια, παραλλαγές ROUGE/BLEU, βαθμονόμηση και προσεγγίσεις perplexity
- Ποιοτικές αξιολογήσεις: βαθμολόγηση με ανθρώπινη συμμετοχή και σχεδιασμός κριτηρίων αξιολόγησης
- Έλεγχοι πιστότητας ανά εργασία και κριτήρια αποδοχής
Αυτοματοποιημένος Έλεγχος και Παλινδρόμηση
- Δοκιμές μονάδας για προτροπές και στοιχεία, δοκιμές σεναρίου και από άκρο σε άκρο
- Δημιουργία σουιτών παλινδρόμησης και βασικών γραμμών χρυσών παραδειγμάτων
- Ενσωμάτωση CI/CD για ενημερώσεις μοντέλων Ollama και αυτοματοποιημένες πύλες επικύρωσης
Παρατηρησιμότητα και Παρακολούθηση
- Δομημένη καταγραφή, κατανεμημένα ίχνη και αναγνωριστικά συσχέτισης
- Βασικές επιχειρησιακές μετρικές: καθυστέρηση, χρήση tokens, ποσοστά σφαλμάτων και σήματα ποιότητας
- Ειδοποιήσεις, ταμπλό και SLIs/SLOs για υπηρεσίες που υποστηρίζονται από μοντέλα
Προηγμένη Ανάλυση Βασικής Αιτίας
- Ιχνηλάτηση μέσω γραφημάτων προτροπών, κλήσεων εργαλείων και ροών πολλαπλών βημάτων
- Συγκριτική διάγνωση A/B και μελέτες αφαίρεσης
- Προέλευση δεδομένων, αποσφαλμάτωση συνόλων δεδομένων και αντιμετώπιση αποτυχιών που προκαλούνται από δεδομένα
Ασφάλεια, Ανθεκτικότητα και Στρατηγικές Αποκατάστασης
- Μετριασμοί: φιλτράρισμα, γείωση, επαύξηση ανάκτησης και σκαλωσιά προτροπών
- Μοτίβα επαναφοράς, canary και σταδιακής διάθεσης για ενημερώσεις μοντέλων
- Ανασκοπήσεις μετά το συμβάν, μαθήματα που αντλήθηκαν και βρόχοι συνεχούς βελτίωσης
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Ισχυρή εμπειρία στην κατασκευή και ανάπτυξη εφαρμογών LLM
- Εξοικείωση με τις ροές εργασίας του Ollama και τη φιλοξενία μοντέλων
- Άνεση με Python, Docker και βασικά εργαλεία παρατηρησιμότητας
Κοινό
- Μηχανικοί Τεχνητής Νοημοσύνης
- Επαγγελματίες ML Ops
- Ομάδες QA υπεύθυνες για συστήματα LLM σε παραγωγή
35 Ώρες