LLM Engineering की बुनियाद

LLM demos को भरोसेमंद उत्पादों में बदलें: मूल्यांकन और सांख्यिकी, prompt व मॉडल versioning, संरचित आउटपुट, लागत व latency engineering, भरोसेमंदी और observability, serving, शासन और टीम अभ्यास, हर प्रयोग चलाया हुआ।

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पाठ्यक्रम

Demo से उत्पाद तक

1. LLM Engineering क्या है
2. LLM सुविधा की संदर्भ Architecture
3. सफलता परिभाषित करना: आवश्यकताएँ और Metrics
4. Prototype से Production तक: चरणबद्ध रास्ता

भरोसेमंद मूल्यांकन

1. मूल्यांकन Harness
2. शोर और Confidence Intervals
3. दो संस्करणों की निष्पक्ष तुलना
4. LLM-as-Judge: उपयोगी, पक्षपाती, calibration ज़रूरी
5. Test-Set स्वच्छता: Leakage और Contamination

गुणवत्ता के लिए Engineering

1. Prompts, मॉडल और Settings versioned artefacts के रूप में
2. LLM बदलावों के लिए Release Gates और CI
3. संरचित Output, Validation और Repair Loops
4. Prompting, RAG या Fine-Tuning: निर्णय प्रक्रिया

Latency, लागत और क्षमता

1. Caching: सटीक, Normalised और Semantic
2. Model Routing और Cascades
3. Tail Latency, Timeouts और Hedged Requests
4. Little's Law से क्षमता योजना
5. Unit Economics: प्रति हल कार्य लागत

भरोसेमंदी और Observability

1. LLM Calls का Tracing और Logging
2. Drift: जब दुनिया या मॉडल बदलता है
3. परतों में विफलता-सँभाल

Serving, Deployment और Release

1. Hosted APIs बनाम Self-Hosting
2. Serving throughput को क्या सीमित करता है
3. चरणबद्ध Rollouts, Shadow Mode और Rollback

सुरक्षा, शासन और टीम अभ्यास

1. हर LLM सुविधा को चाहिए सुरक्षा की बुनियाद
2. Privacy, अनुपालन और डेटा सँभाल
3. दस्तावेज़, भूमिकाएँ और टीम अभ्यास

सब कुछ जोड़ना

1. केस स्टडी: Support सहायक को Demo से Production तक ले जाना
2. Revision: Cheat Sheet और Self-Check