AI Safety, Evaluation और Cost Control

ऐसे LLM applications बनाएँ जो सुरक्षित, मापने योग्य और किफ़ायती हों: safeguards, evaluation metrics, monitoring और cost control, चलने योग्य Python उदाहरणों के साथ।

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पाठ्यक्रम

Safety की बुनियाद

  1. Applications के लिए AI Safety का मतलब
  2. आम विफलता के प्रकार
  3. डिज़ाइन से Safety: परतें

Input और Output Safeguards

  1. Moderation और Thresholds
  2. व्यक्तिगत डेटा सँभालना
  3. Grounding और Hallucination नियंत्रण
  4. Refusal Calibration

दुरुपयोग

  1. Injection और Jailbreaks
  2. Rate Limiting और दुरुपयोग नियंत्रण

निष्पक्षता, Privacy और जवाबदेही

  1. Slices से पक्षपात जाँचना
  2. Privacy और Data Governance
  3. दस्तावेज़ीकरण, पारदर्शिता और इंसानी निगरानी

मूल्यांकन

  1. Evaluation Set बनाना
  2. Metrics: Accuracy, Precision, Recall, F1
  3. आपका Score कितना पक्का है?
  4. LLM Judges और इंसानी सहमति
  5. A/B Tests और Regression जाँचें

Production में निगरानी

  1. क्या log करें और देखें
  2. Latency Percentiles और Alerts

Cost Control

  1. Token Economics
  2. Model Routing और Cascades
  3. Caching, Batching और Trimming
  4. AI के लिए Budgets, Quotas और FinOps

सब कुछ जोड़ना

  1. केस स्टडी: Support Assistant का Launch
  2. Revision: Cheat Sheet और Self-Check