Inteligência Artificial
Integração contínua para LLMs: automatizando a avaliação de modelos com GitHub Actions e Deepeval
10hCarga horária
50Atividades
250Estudantes
8,9Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Construa endpoints com FastAPI e Pydantic para integrar LLMs.
- Gerencie sessões e proteja dados sensíveis com SQLAlchemy e práticas de sanitização.
- Avalie modelos de linguagem através de métricas customizadas com Deepeval.
- Estruture pipelines de integração contínua com GitHub Actions.
- Implemente testes automatizados para garantir a qualidade dos LLMs.
- Containerize aplicações com Docker e realize o deployment no Google Cloud utilizando GitHub Secrets.
Público alvo
Este curso foi elaborado para pessoas interessadas em expandir suas competências na criação e gerenciamento de APIs robustas e escaláveis. Ao final, será possível aplicar práticas modernas de LLMOps, integrar bancos de dados com segurança e utilizar ferramentas de containerização e automação, preparando profissionais e entusiastas para os desafios em ambientes de produção crítica.
Ementa
- Introdução
- Preparando o ambiente
- Aquitetura 360
- Contexto jurídico e riscos
- Garantindo a qualidade dos serviços bancários no Bytebank
- Executando o projeto localmente
- Atividade guiada
- Para saber mais: uso do GitHub para versionamento
- Implementando um sistema de versionamento para a Meteora
- Faça como eu fiz: API com Docker
- O que aprendemos?
Descubra se esse curso é pra você!
Ler as primeiras aulasCertificado reconhecido pelas maiores empresas do Brasil e do mundo.
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Kelvin Pacheco
Sou Engenheiro de Machine Learning e Cientista de Dados com ampla experiência no desenvolvimento de ...
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