الخطوات التالية ورحلتك في LLMOps

مبروك! لقد أكملت دورة LLMOps وتقييم الذكاء الاصطناعي. لنلخص ما تعلمته ونستكشف إلى أين تذهب بعد ذلك.

ما تعلمته

الوحدة 1: أساسيات LLMOps

• LLMOps مقابل MLOps مقابل DevOps
• دورة حياة إنتاج LLM
• المقاييس الرئيسية: زمن الاستجابة، التكلفة، الجودة، السلامة
• التطوير المبني على التقييم

الوحدة 2: نُهج التقييم

• أنماط LLM-as-Judge
• التقييم المبني على المرجع مقابل بدون مرجع
• التقييم البشري والتعليقات
• بناء مجموعات بيانات التقييم

الوحدة 3: LangSmith

• التتبع مع @traceable
• وكيل الرؤى لاكتشاف الأنماط
• التقييم متعدد الأدوار
• المقيّمون المخصصون ومجموعات البيانات

الوحدة 4: MLflow

• تتبع التجارب
• مسجلو LLM المدمجون
• الحكام المخصصون مع make_judge
• تكامل DeepEval وRAGAS

الوحدة 5: W&B Weave

• مُزخرِف @weave.op()
• خطوط أنابيب التقييم
• مقارنة التجارب
• LLM-as-Judge في Weave

الوحدة 6: عمليات الإنتاج

• SLOs والتنبيهات
• تتبع التكلفة والتحسين
• تكامل CI/CD
• بوابات الجودة

مجموعة أدوات LLMOps الخاصة بك

لديك الآن ثلاث أدوات قوية في مجموعة أدواتك:

الأداة	الأفضل لـ
LangSmith	تطبيقات LangChain، وكيل الرؤى، تتبع الإنتاج
MLflow	تتبع التجارب، سجل النماذج، مفتوح المصدر
W&B Weave	التطوير المبني على التقييم، مقارنة التجارب

الخطوات التالية الموصى بها

1. التنفيذ في مشروعك

ابدأ صغيراً:

الأسبوع 1: أضف التتبع لدالة LLM واحدة
الأسبوع 2: أنشئ أول مجموعة بيانات تقييم (20 مثال)
الأسبوع 3: ابنِ مقيّماً مخصصاً واحداً
الأسبوع 4: أعِد فحوصات جودة CI

2. بناء مجموعة التقييم الخاصة بك

التقييمات الأساسية للإنشاء:

• الدقة: هل يجيب بشكل صحيح؟
• المساعدة: هل الاستجابة مفيدة؟
• السلامة: لا محتوى ضار؟
• زمن الاستجابة: سريع بما يكفي للمستخدمين؟

3. تأسيس خطوط الأساس

قبل التحسين:

1. قِس مقاييس الجودة الحالية
2. وثّق كيف يبدو "الجيد"
3. عيّن SLOs أولية
4. تتبع التحسينات عبر الزمن

تابع تعلمك

الدورات الموصى بها

عمّق مهاراتك في هندسة الذكاء الاصطناعي مع هذه الدورات:

الدورة	التركيز
إتقان أنظمة RAG	بناء RAG للإنتاج مع مقاييس RAGAS
الضبط الدقيق لـ LLMs	نماذج مخصصة لمجالك
أساسيات الذكاء الاصطناعي	مفاهيم AI/ML الأساسية

أساسيات MLOps (قريباً)

مستعد للتعمق أكثر؟ دورة أساسيات MLOps القادمة ستغطي:

• البنية التحتية لأنظمة ML
• خدمة ونشر النماذج
• مخازن الميزات وخطوط أنابيب البيانات
• المراقبة والقابلية للملاحظة المتقدمة
• أنماط تصميم أنظمة ML

هذه الدورة تبني مباشرة على ما تعلمته هنا، توسع من عمليات LLM المحددة إلى بنية ML الأوسع.

النقاط الرئيسية

1. قيّم أولاً، حسّن ثانياً: ابنِ التقييم قبل تغيير الموجهات
2. ابدأ بسيطاً: مقاييس أساسية قبل الحكام المعقدين
3. أتمت كل شيء: CI/CD لبوابات الجودة
4. تتبع الاتجاهات: تغيرات الجودة عبر الزمن مهمة
5. استخدم الأداة الصحيحة: كل منصة لها نقاط قوة

قائمة التحقق النهائية

قبل نشر LLM الخاص بك للإنتاج:

• التتبع مُفعّل
• مجموعة بيانات التقييم مُنشأة
• المقاييس الرئيسية مُحددة
• SLOs مُؤسسة
• التنبيهات مُعدة
• فحوصات جودة CI تعمل
• تتبع التكلفة في مكانه

شكراً لك

لقد اتخذت خطوة مهمة في أن تصبح ممارساً لـ LLMOps. المهارات التي تعلمتها هنا مطلوبة بشدة مع نشر المزيد من المنظمات لتطبيقات LLM في الإنتاج.

تذكر: تطبيقات LLM الرائعة لا تُبنى فقط—بل تُقاس وتُحسّن وتُصان.

حظاً موفقاً في رحلتك في LLMOps! :::