Bygg og sett LLM-applikasjoner i produksjon i stor skala
Store språkmodeller er bare nyttige når de kjører pålitelig i produksjon. Dette sporet dekker hele stakken av teknikker som gjør LLM-drevne apper raske, presise og kostnadseffektive: Retrieval-Augmented Generation, vektordatabaser, hurtigbufring av svar og mønstre for produksjonssetting. Fokuset er helt praktisk – hvert konsept knytter seg direkte til kode De ville skrevet i et reelt system.
Dette lærer De
De starter med det grunnleggende i RAG og lærer å koble en LLM til en pipeline for henting som finner relevant kontekst på forespørselstidspunktet. Deretter konfigurerer og spør De vektordatabaser, implementerer hurtigbufferlag som reduserer latenstid og API-kostnader, og bygger robuste pipelines for datainnhenting og -forbehandling. Senere kurs dekker metoder for evaluering og testing av RAG-systemer, Avanserte RAG-teknikker for presisjon og gjenfinning, samt Sikkerhet og pålitelighet i LLM-produksjon – inkludert hastighetsbegrensning, reserveoppsett og forsvar mot prompt-injeksjon.
Læringsløpet
Tolv kurs dekker nivåene B1 til C2. Det første kurset, Introduksjon til LLM-produksjon og grunnleggende RAG, er gratis og etablerer den mentale modellen. B1–B2-kursene bygger den fungerende pipelinen: Deres første RAG-app, integrasjon med vektordatabase, hurtigbufring, dataforbehandling og evaluering. C1-kursene hever nivået med Avanserte RAG-teknikker for bedre ytelse, Optimalisering av RAG-ytelse og kostnadseffektivitet og Strategier for produksjonssetting av LLM-apper. Sporet avsluttes på C2 med Skalering og overvåking av LLM-applikasjoner, som dekker distribuert belastning, observerbarhet og varsling for systemer i drift.
Slik fungerer det
Hvert kurs er delt inn i korte, praktiske leksjoner som De fullfører i det innebygde redigeringsverktøyet, med tilbakemeldinger i sanntid og en AI-veileder tilgjengelig når De står fast. Øvelsene bruker realistiske data og tjenestekonfigurasjoner, slik at det De øver på, gjenspeiler det produksjonssystemer faktisk krever.