LLMエンジニアリング&デプロイメントへようこそ：認定プログラム概要（LLMED）

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モデル最適化
NLPエンジニアリング
Ready Tensor
Mohamed Abdelhamid
Wasif Mehmood
Rahul Parajuli

ご参加いただきありがとうございます。皆さんのAIの旅における次のステップをサポートできることを嬉しく思います。

このプログラムは、Ready Tensorチームによって構築されました。私たちは、実世界のAIシステムの設計、ファインチューニング、評価、デプロイメントに長年携わってきたエンジニア、研究者、教育者のグループです。

私は、Ready TensorのFounder兼CEOのAbhyuday Desai（Ph.D.）です。私とチームが、この学習体験を通じて皆さんをガイドいたします。

私たちは共に、現代のAIチームが実際に行っていることを教えるためにこのプログラムを設計しました。抽象的な理論ではなく、本番環境で大規模言語モデルを実用化するための実践的なワークフローを学んでいただきます。

LLMエンジニアリング&デプロイメント認定プログラムの内容 🎥

この動画では、Abhyuday Desai（Founder & CEO, Ready Tensor）が、プログラムのミッションとデザインについて説明します。このプログラムは、LLM開発と実世界のデプロイメントの間のギャップを埋めるために作られました。

今日のLLMエンジニアになるということは、モデルのファインチューニングとクラウドの習熟の両方をマスターすることを意味します。この認定プログラムが、その両方を身につける方法を学びます。

このプログラムの目的

現代のAIアプリケーションは、巧妙なプロンプトだけで構築されているわけではありません。それらは、プロンプトの背後にあるインテリジェンスを形作り、提供できるエンジニアに依存しています。
つまり、システムの頭脳であるLLM自体をファインチューニングする方法を学ぶということです。それによって、LLMが実際にあなたのドメイン、データ、ユーザーのニーズを理解できるようになります。

この認定プログラムは、完全なライフサイクルをマスターするのに役立ちます。オープンソースの基盤モデルをファインチューニングと最適化によって適応させることから、クラウド上で信頼性が高くスケーラブルなシステムとしてデプロイすることまでを学びます。Hugging Face、DeepSpeed、Axolotl、SageMaker、Bedrock、vLLMなどの実際の業界ツールを使って作業し、今日のAIチームが本番環境で使用しているものと同じ経験を積むことができます。

しかし、優れたモデルを構築するだけでは十分ではありません。最高のLLMエンジニアは、それらを支えるインフラストラクチャを理解しています。効率的にトレーニングし、コスト効率よくデプロイし、大規模なパフォーマンスを監視する方法を知っています。そのため、このプログラムは実践的なクラウドエンジニアリングスキルも身につけ、実世界の環境で自信を持って運用できるようにします。

私たちの目標は、モデルのインテリジェンスとクラウドの習熟が手を取り合って進む、現代のAI職種に対応できるよう準備することです。

クラウドの習熟：AIにおけるあなたの競争優位性
単なる証明書ではない — あなたが構築したものの記録

クラウドの習熟：AIにおけるあなたの競争優位性

AIの採用トレンドに関する私たちの調査では、求人の70%がクラウドの専門知識を必要としていることが示されました。AWS、GCP、Azure、または類似のプラットフォームのいずれかです。
そのため、このプログラムはモデルのトレーニングを超えています。実世界の環境でLLMをデプロイ、監視、スケールするために必要なクラウドスキルも構築します。

何を構築するか

現代のAIは、プロンプトだけで構築されているわけではありません。それは、その背後にある頭脳をファインチューニングしてデプロイできるエンジニアによって構築されています。
このプログラムは、まさにそれを行う方法を教えます。実世界での使用のために大規模言語モデルを適応、トレーニング、運用化する方法です。

Hugging Face、DeepSpeed、Axolotlなどのツールを使ってオープンソースモデルをファインチューニングすることから、SageMaker、Bedrock、vLLMを使ってクラウドでデプロイとスケーリングすることまで、完全なライフサイクルをマスターします。

今日のLLMエンジニアには、モデルスキル以上のものが必要です。クラウドの習熟が必要です。
効率的にトレーニングし、コスト効率よくデプロイし、本番エンジニアのようにパフォーマンスを監視する方法を学びます。

つまり、この認定は、モデルのインテリジェンスとクラウドインフラストラクチャが出会う、現代のAI業務の現実に対応できるよう準備します。

単なる証明書ではない — あなたが構築したものの記録

LLMをファインチューニングしてデプロイできることを証明する最良の方法は、実際にそれを行って見せることです。

このプログラムの各キャップストーンプロジェクトは、ポートフォリオグレードになるように設計されています。採用マネージャー、協力者、または将来のクライアントと共有できるものです。

それがこのプログラムを際立たせているものです。実際の、実証可能な仕事に裏付けられた認定です。

期待できること

これは自己ペースのプログラムで、9週間のレッスン、コードウォークスルー、プロジェクトチェックポイントで構成されています。

各週は、LLMライフサイクルの1つの部分に焦点を当てており、動画、実践的な演習、最終プロジェクトに向けて構築されるガイド付きの例があります。

また、テンプレート、評価ルーブリック、および本番システムで私たちのチームが使用している実世界のベンチマークにもアクセスできます。

始め方

まだ行っていない場合は、次に
準備状況チェック
を行ってください。Python、Hugging Face、および機械学習の基礎に慣れているかを確認するための簡単な自己評価です。

また、
Discordコミュニティ
への参加もお忘れなく。そこでは、メンター、質問、および一緒に構築している他の人々と進捗を共有することができます。

最後に

このプログラムの終わりまでに、大規模言語モデルがどのように機能するかを理解するだけでなく、主要なAIチームが信頼している同じツールを使用して、自信を持ってファインチューニング、最適化、デプロイする方法を知ることができます。

Ready TensorによるLLMエンジニアリング&デプロイメント認定へようこそ。

始めましょう。

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