Machine LearningНачальныйPublished

LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн

Практический курс по LLMOps. Соберёте продакшн-контур для LLM: eval-фреймворк (LangSmith/Ragas/OpenAI Evals), quality-гейты в CI/CD, алёрты на дрейф, монитринг скорости и стоимости, управление промпт-версиями и безопасность. Плюс профессиональные блоки: synthetic data для тестов, LLM-based judges, отчётность для релиз-комитета и runbook’и инцидентов.

#stepik-import

LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн

О курсе

Подробнее о курсе

LLMOps & Evaluation (PRO) — это практический курс о том, как вывести работу с GPT и другими LLM из песочницы в продакшн. Мы разберём полный цикл: от построения пайплайнов (RAG, агенты) до оценки качества, мониторинга и оптимизации стоимости. Вы научитесь бороться с галлюцинациями, автоматизировать A/B-тесты и настраивать метрики, которые реально отражают работу модели. В курсе: практические инструменты: LangSmith, Ragas, OpenAI Evals, PromptLayer; автоматизированные тесты и synthetic data; мониторинг качества, латентности и затрат; safety-тесты и контроль рисков. Итог — вы сможете построить надёжную LLM-систему с измеримым качеством и управляемой стоимостью. Вы можете задать любой вопрос по курсу автору @alexey_stepik А больше информации о ML/AI/DS вы можете узнать в нашем тгк Data Trends AI & ML

Записей

Slug

llmops-evaluation-iz-pesochnicy-v-prodakshn

Структура курса

Секции и уроки

7 секц.

Секция 1

Введение в LLMOps

5 уроков

Урок 1

Почему обычный prompt engineering не работает в продакшне

15 шагов

Урок 2

Классические боли

15 шагов

Урок 3

Обзор инструментов для LLMOps

13 шагов

Урок 4

Разбор реальных кейсов, где LLMOps сделал разницу

6 шагов

Урок 5

Практикум

5 шагов

Секция 2

Архитектура и пайплайны LLM-приложений

5 уроков

Урок 1

Компоненты продакшн-системы

14 шагов

Урок 2

Best practices для пайплайнов RAG и агентов

13 шагов

Урок 3

Управление версиями промптов и моделей (PromptOps)

15 шагов

Урок 4

Логирование и трассировка: как не терять контроль над моделью

10 шагов

Урок 5

Практикум

8 шагов

Секция 3

Метрики качества LLM-систем

5 уроков

Урок 1

Почему «accuracy» ≠ качество в LLM

10 шагов

Урок 2

Классические метрики

11 шагов

Урок 3

Современные метрики

12 шагов

Урок 4

User-oriented метрики

14 шагов

Урок 5

Как построить дашборд для мониторинга качества

12 шагов

Секция 4

Evaluation на практике

5 уроков

Урок 1

Как тестировать промпты и пайплайны (unit tests для LLM)

13 шагов

Урок 2

Автоматизированные A/B тесты с помощью LLM-оценки

13 шагов

Урок 3

Human-in-the-loop: когда и зачем нужны люди в тестировании

14 шагов

Урок 4

Генерация тест-датасетов (synthetic data) для проверки модели

14 шагов

Урок 5

Практика: написать собственный фреймворк для оценки

11 шагов

Секция 5

LLM Monitoring & Observability

4 уроков

Урок 1

Как мониторить продакшн-LLM

11 шагов

Урок 2

Alerting и логирование промптов/ответов

12 шагов

Урок 3

Борьба с деградацией качества (drift detection)

14 шагов

Урок 4

Cost management: оптимизация бюджета на LLM

13 шагов

Секция 6

Advanced Topics (для PRO)

5 уроков

Урок 1

Ragas: как построить автоматическую систему оценки RAG-проектов

9 шагов

Урок 2

OpenAI Evals и Custom Evals

11 шагов

Урок 3

LLM-based judges (оценка ответов через LLM)

8 шагов

Урок 4

Safety & Red-teaming

8 шагов

Урок 5

Интеграция с CI/CD: автоматические quality-гейты для деплоя

8 шагов

Секция 7

Практический проект

4 уроков

Урок 1

Построение RAG-системы с автоматической оценкой качества

1 шагов

Урок 2

Настройка метрик и мониторинга

1 шагов

Урок 3

Проведение A/B тестов между версиями промптов

1 шагов

Урок 4

Сбор и анализ результатов → финальный отчёт

1 шагов