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Duração 35 horas
Programa do Curso
Introdução e Fundamentos do Diagnóstico
- Visão geral dos modos de falha em sistemas de LLM e problemas específicos do Ollama
- Estabelecimento de experimentos reproduzíveis e ambientes controlados
- Kit de ferramentas de depuração: logs locais, capturas de solicitação/resposta e sandboxing
Reprodução e Isolamento de Falhas
- Técnicas para criar exemplos de falha mínimos e sementes
- Interações com estado vs sem estado: isolamento de bugs relacionados ao contexto
- Determinismo, aleatoriedade e controle do comportamento não determinístico
Avaliação de Comportamento e Métricas
- Métricas quantitativas: precisão, variantes de ROUGE/BLEU, calibração e proxies de perplexidade
- Avaliações qualitativas: pontuação com humanos no circuito e design de rubricas
- Verificações de fidelidade específicas de tarefa e critérios de aceitação
Testes Automatizados e Regressão
- Testes unitários para prompts e componentes, testes de cenário e de ponta a ponta
- Criação de suítes de regressão e linhas de base de exemplos padrão (golden)
- Integração de CI/CD para atualizações de modelos Ollama e portões de validação automatizados
Observabilidade e Monitoramento
- Log estruturado, rastreamentos distribuídos e IDs de correlação
- Métricas operacionais-chave: latência, uso de tokens, taxas de erro e sinais de qualidade
- Alertas, dashboards e SLIs/SLOs para serviços suportados por modelos
Análise Avançada da Causa Raiz
- Rastreamento por prompts grafados, chamadas de ferramentas e fluxos de múltiplas rodadas
- Diagnóstico comparativo A/B e estudos de ablação
- Proveniência dos dados, depuração de conjuntos de dados e tratamento de falhas induzidas por dados
Segurança, Robustez e Estratégias de Correção
- Mitigações: filtragem, ancoragem, aumento de recuperação e estruturação de prompts
- Padrões de rollback, canary e lançamento gradual para atualizações de modelos
- Pós-mortems, lições aprendidas e ciclos de melhoria contínua
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência sólida na construção e implantação de aplicações de LLM
- Familiaridade com fluxos de trabalho do Ollama e hospedagem de modelos
- Conforto com Python, Docker e ferramentas básicas de observabilidade
Público-Alvo
- Engenheiros de IA
- Profissionais de MLOps
- Equipes de QA responsáveis por sistemas de LLM em produção
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
Preço por grupo privado, treinamento online ao vivo, a partir de 6500 € + VAT*
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