Guía del Profesional para Proteger Aplicaciones de LLM

Resumen

Domina las técnicas esenciales para asegurar y optimizar aplicaciones LLM, desde salidas estructuradas hasta la protección de datos, con práctica práctica utilizando herramientas de código abierto para mejorar la fiabilidad y el rendimiento.

Programa de estudio

• Introducción a las Aplicaciones de LLM
Resumen de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
Aplicaciones y casos de uso comunes
Introducción a los posibles riesgos y desafíos
• Resultados Estructurados en LLMs
Técnicas para asegurar resultados estructurados
Mejores prácticas para mantener la integridad de los datos
Estudios de caso de implementaciones de resultados estructurados
• Seguridad y Protección de Datos en LLMs
Comprensión de preocupaciones de privacidad con LLMs
Técnicas para anonimización y encriptación de datos
Cumplimiento de regulaciones de protección de datos (por ejemplo, GDPR, CCPA)
• Optimización del Rendimiento para LLMs
Estrategias para mejorar la eficiencia de LLM
Consideraciones de gestión de recursos y escalado
Herramientas y marcos para el monitoreo de rendimiento
• Introducción a Herramientas de Código Abierto
Resumen de herramientas populares de código abierto para el desarrollo de LLM
Integración de herramientas de código abierto en flujos de trabajo de LLM
• Práctica Práctica con Herramientas de Código Abierto
Configuración de un entorno de desarrollo
Ejercicios prácticos con aplicaciones de LLM en el mundo real
Depuración y resolución de problemas comunes
• Mejora de la Fiabilidad en Aplicaciones de LLM
Técnicas para asegurar consistencia y fiabilidad
Estrategias de manejo de errores y tolerancia a fallos
Mejores prácticas para el mantenimiento y actualizaciones continuas
• Estudios de Caso y Tendencias Emergentes
Análisis en profundidad de implementaciones exitosas de LLM
Tendencias y tecnologías emergentes en salvaguardas de LLM
• Revisión del Curso y Proyecto Final
Resumen de conceptos y técnicas clave
Proyecto final: Asegurar y optimizar una aplicación de LLM
Retroalimentación y cierre del curso

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Asignaturas

Ciencia de Datos