LLMOps, Klasik MLOps'tan Nasıl Farklılaşır
İstemler, bağlam ve belirlenimci olmayan davranış oyunun kurallarını değiştirir.
LLMOps, Klasik MLOps'tan Nasıl Farklılaşır, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 1. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, MLOps Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
MLOps'un Yeni Bir Türü
MLOps'u zaten biliyorsunuz. LLM operasyonları, bilgi istemlerinin ve bağlamın ağırlıklar kadar önemli olduğu büyük dil modellerine yönelik aynı disiplindir. 🤖
Çoğu Zaman Eğitim Yapmazsınız
Klasik makine öğrenmesinde bir model eğitirsiniz. LLM operasyonlarında ise genellikle bir API'nin arkasındaki önceden eğitilmiş modeli çağırırsınız; bu nedenle asıl işiniz bilgi istemleri ve orkestrasyona kayar.
Program, Bilgi İsteminin Kendisi
Aynı model, kullanılan ifadelere bağlı olarak son derece farklı yanıtlar verir. Burada bilgi istemi, kod gibi sürümlediğiniz, test ettiğiniz ve gözden geçirdiğiniz birinci sınıf bir ürüne dönüşür.
prompt = "Summarize this support ticket in one sentence:\n\n{ticket}"
response = client.responses.create(model="gpt-4o", input=prompt)Çıktılar Belirlenimci Değildir
Aynı bilgi istemini iki kez gönderdiğinizde farklı metinler alabilirsiniz. Bu belirlenimci olmama durumu, klasik testlerde olduğu gibi tam eşitliği doğrulayamayacağınız anlamına gelir.
Sıcaklık Rastgeleliği Denetler
Yaratıcılık ile tutarlılık arasında denge kurmak için sıcaklık değerini ayarlarsınız. Daha düşük değerler daha istikrarlı çıktılar verir; bu da değerlendirme ve hata ayıklamayı çok daha kolaylaştırır.
response = client.responses.create(
model="gpt-4o", input=prompt, temperature=0.0)Bağlam, Yeni Özelliğinizdir
Klasik modeller tablo biçimindeki özellikleri okur. LLM uygulamaları belgeleri ve geçmişi bağlam penceresine ekler; böylece özellik mühendisliğinin yerini bağlam mühendisliği alır.
Değerlendirme Belirsizleşir
Serbest metin üzerinde yalnızca doğruluk hesaplayamazsınız. LLM operasyonları; değerlendirme ölçütleri, referans yanıtlar veya yargıç olarak görev yapan başka bir model kullanılarak puanlamaya dayanır.
Belirteçler Paraya Eşittir
Her istek, giren ve çıkan belirteçler üzerinden ücretlendirilir. Maliyet doğrudan trafikle arttığı için belirteç kullanımı temel bir operasyonel metriğe dönüşür.
usage = response.usage
print(usage.input_tokens, usage.output_tokens)Gecikme Modelde Gizlidir
Üretim yavaştır ve çıktı uzunluğuna göre değişir. Gecikme, modelin kaç belirteç ürettiğine bağlıdır; bu nedenle yanıtların akış olarak gönderilmesi kullanıcıları memnun eder.
Güvenlik Öne Taşınır
LLM'ler sanrılar üretebilir veya veri sızdırabilir. LLM operasyonları, sonradan akla gelen bir düşünce olarak değil, standart bir katman olarak girdilere ve çıktılara koruyucu kurallar ekler.
Aynı Döngü, Yeni Araçlar
Dağıtım, izleme ve iyileştirme hâlâ geçerlidir. Değişen şey araç setidir: bilgi istemi kayıtları, izleme, değerlendirmeler ve koruyucu kurallar, alışık olduğunuz MLOps yığınına katılır.
Hızlı Kontrol
Bir bilgi istemini iki kez gönderiyor ve iki farklı yanıt alıyorsunuz. Bu hangi özelliktir?
Özet
LLM operasyonlarının odağı eğitimden bilgi istemlerine, bağlama, belirlenimci olmayan çıktılara, belirteçlere ve güvenliğe nasıl kaydırdığını gördünüz. Aynı yaşam döngüsü, yeni araçlar. Harika bir başlangıç! 🎉
Sıkça Sorulan Sorular
“LLMOps, Klasik MLOps'tan Nasıl Farklılaşır” dersi ücretsiz mi?
Evet — “LLMOps, Klasik MLOps'tan Nasıl Farklılaşır” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve MLOps Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“LLMOps, Klasik MLOps'tan Nasıl Farklılaşır” dersinde ne öğreneceğim?
İstemler, bağlam ve belirlenimci olmayan davranış oyunun kurallarını değiştirir. MLOps Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
MLOps Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te MLOps Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 1. dersidir.
“LLMOps, Klasik MLOps'tan Nasıl Farklılaşır” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu MLOps Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her MLOps Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- LLMOps, Klasik MLOps'tan Nasıl Farklılaşır
- İstemleri Sürümleyip Çıktıları Değerlendirin
- LLM Çağrılarını İzleyip Gözlemleyin
- Koruma Sınırları ve RAG Değerlendirmesi