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Durée 35 heures
Plan du cours
Introduction et fondements du diagnostic
- Aperçu des modes de défaillance dans les systèmes LLM et des problèmes spécifiques à Ollama
- Établissement d’expériences reproductibles et d’environnements contrôlés
- Boîte à outils de débogage : journaux locaux, captures de requêtes/réponses et sandboxing
Reproduction et isolation des défaillances
- Techniques pour créer des exemples de défaillance minimaux et des graines
- Interactions avec état et sans état : isolation des bogues liés au contexte
- Déterminisme, aléatoire et contrôle du comportement non déterministe
Évaluation comportementale et métriques
- Métriques quantitatives : précision, variantes ROUGE/BLEU, calibration et proxys de perplexité
- Évaluations qualitatives : notation avec implication humaine et conception de grilles d’évaluation
- Vérifications de fidélité spécifiques aux tâches et critères d’acceptation
Tests automatisés et régression
- Tests unitaires pour les invites et les composants, tests de scénario et de bout en bout
- Création de suites de régression et de lignes de base d’exemples d’or
- Intégration CI/CD pour les mises à jour des modèles Ollama et les portes de validation automatisées
Observabilité et surveillance
- Journalisation structurée, traces distribuées et identifiants de corrélation
- Métriques opérationnelles clés : latence, utilisation des jetons, taux d’erreurs et signaux de qualité
- Alertes, tableaux de bord et SLI/SLO pour les services basés sur des modèles
Analyse avancée des causes racines
- Tracing à travers les invites graphifiées, les appels d’outils et les flux multi-tours
- Diagnostic comparatif A/B et études d’ablation
- Provenance des données, débogage des jeux de données et traitement des défaillances induites par les données
Sécurité, robustesse et stratégies de remédiation
- Atténuations : filtrage, ancrage, augmentation par récupération et échafaudage d’invites
- Modèles de rollback, canary et déploiement progressif pour les mises à jour des modèles
- Rétrospectives, leçons apprises et boucles d’amélioration continue
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience solide dans la construction et le déploiement d’applications LLM
- Maîtrise des flux de travail Ollama et de l’hébergement de modèles
- Confort avec Python, Docker et les outils d’observabilité de base
Public cible
- Ingénieurs IA
- Professionnels du ML Ops
- Équipes QA responsables des systèmes LLM en production