この章では、LLMOpsの概要と、LLMアプリケーション開発におけるアイデア創出フェーズを紹介します。LLMOpsの基本、LLMのライフサイクルの各段階、そしてデータ調達やオープンソースLLMとプロプライエタリLLMの選定といったアイデア創出フェーズの主要な活動について解説します。

LLMOpsの概要

Options

LLMOps

MLOps

LLMOps と MLOps の違い

LLMOps の重要性

LLMのライフサイクル

ライフサイクル各段階の目的

Ideation phase

Development phase

Operational phase

アプリケーションのライフサイクル

アイデア創出フェーズ

データソーシング

選択肢

プロプライエタリ

オープンソース

プロプライエタリとオープンソースのモデル

適切なベースモデルの選定

LLMOps入門とアイデア創出フェーズ

この章では、LLMアプリケーションの開発フェーズに焦点を当てます。プロンプトエンジニアリング、エージェントとチェーン、RAGとファインチューニングの比較、そしてテスト手法を取り上げます。 

プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングの重要性

プロンプトエンジニアリングを試す

プロンプトを記録しておく

チェーンとエージェント

エージェントとチェーンの違い

最適なアーキテクチャを選ぶ

RAG とファインチューニングの比較

RAG のワークフロー

RAGとFine-tuningを比較する

Testing（テスト）

適切な評価指標を選ぶ

テストの重要性

開発フェーズ

この章では、LLMアプリケーションのデプロイと運用管理のフェーズに焦点を当てます。CI/CDのようなデプロイ戦略、スケーリング手法、モニタリングの実践、コスト管理戦略、さらにガバナンスとセキュリティの考慮点を扱います。これらを身につけることで、運用環境でLLMアプリケーションを効率的に管理できるようになります。

デプロイ

CI/CD が必要な理由

最適なスケーリング戦略

Monitoring and observability

アプリケーションのモニタリング

アラート対応

コスト管理

プロンプト圧縮

コスト予測を立てる

ガバナンスとセキュリティ

プロンプトインジェクション

緩和策（Mitigation strategies）

データの完全性とポイズニング

おめでとうございます

運用フェーズ

Large Language Model Operations（LLMOps）の世界へ踏み出しましょう。本コースは、初心者から実務家までを対象に、アイデア立案から運用デプロイまでの基本を段階的に学べるよう設計されています。

LLMアプリケーションのライフサイクルを掘り下げ、組織におけるその重要な役割を理解します。各段階の課題や考慮点、開発の磨き込み方やスムーズなデプロイの実現方法に加え、データガバナンスとセキュリティの取り組み方も学びます。コース修了時には、LLMOpsの概念をしっかり理解し、アプリケーションに適用できるようになります。

<h2>LLMOps入門</h2>

大規模言語モデル運用（LLMOps）の旅に出ましょう。 このコースは、初心者からプロフェッショナルまでを対象に、アイデア創出から運用環境へのデプロイまで、基礎をわかりやすく解説します。

<h2> 基礎を解き放つ </h2>

LLMOpsの基礎をひも解くことから、探求を始めましょう。 組織の中で果たす重要な役割を理解し、LLMとLLMOpsの基本概念を把握しましょう。 このコースの主な焦点は、独自の基盤LLMを構築することではありません。 むしろ、組織内での活用に向けて、基盤モデルの機能を最大限に活かすことを目的としています。

<h2> ライフサイクルをナビゲートする </h2>

LLMアプリケーションのライフサイクルを掘り下げることで、組織におけるその重要な役割が明らかになります。 各段階における課題と考慮事項を理解し、データガバナンスとセキュリティを取り入れながら、開発を洗練させてスムーズなデプロイを実現する方法を学べます。 

このコースを修了すると、LLMOpsの確かな理解を身につけるだけでなく、これらの概念を自信を持って実務に適用できるようになります。 初心者の方でも、理解をさらに深めたい方でも、このコースはスキルを高め、LLMOpsの習得へと導きます。

Large Language Models (LLMs) Concepts

アイデアから展開までのLLMOpsを学び、ライフサイクルと課題を理解し、アプリに応用しましょう。

LLMOpsの概念

LLMOpsを、構想からデプロイまで学び、ライフサイクルと課題を理解し、これらの概念をアプリケーションに適用する方法を学びます。

開発者向けアソシエイトAIエンジニア

大規模言語モデル（LLM）の開発

サイズと複雑性によって出力の予測不能性が高いモデル

幅広いタスクやドメインに対応できる汎用モデル

プロンプトエンジニアリングやファインチューニングでモデル性能を高める

軽量でタスク特化型のモデルを扱う

特定のデータ特性やタスクに合わせて設計されたモデルアーキテクチャを用いる

LLMOps と MLOps の違い

LLMOpsの概念

実践的なインタラクティブ演習