LLMOpsエンジニアのためのモデルバージョニングと実験追跡入門
LLMOpsエンジニアとして、大規模言語モデルの再現性、監査性、共同開発を確保するためのモデルバージョニングと実験追跡の必須スキルを習得します。
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LLM開発におけるモデルバージョニングの基礎と実践
Unit 1: モデルバージョニングの基本
なぜバージョニング？
LLMの構成要素
Unit 2: バージョニングツールの紹介
Gitで始める
DVCでデータ管理
MLflowで追跡
Hugging Face Hub活用
Unit 3: 実践的なバージョニング戦略
戦略を立てる
ワークフローに組み込む
LLM実験の追跡と分析
Unit 1: 実験追跡の基礎
なぜ実験を追跡する？
追跡すべきもの
Unit 2: 実験追跡ツールの活用
MLflowで追跡開始
Hugging Face Hub活用
プロンプトの追跡
Unit 3: 実験結果の分析と意思決定
実験結果を比較する
最適なモデルを選ぶ
