Course · 11 chapters
AI in produzione
Ship and operate AI features in production. The full LLMOps lifecycle across 11 chapters: testing, evals, deployment, observability, guardrails, cost, streaming, and load testing.
What you'll be able to do
- Ship AI features from prototype to production
- Build eval suites that catch regressions
- Debug multi-step AI agents
- Add runtime guardrails to AI systems
- Cut AI costs with a smart model strategy
- Migrate models across providers
What's inside
- 1Production AI: introduzione
La mappa dello percorso Production AI — cosa insegna ogni capitolo, come si tengono insieme e da dove iniziare.
- 2AI Testing & Eval
Costruisci suite di eval, intercetta le regressioni sui prompt e smetti di rilasciare a sensazione. Pattern pratici di valutazione per AI engineer.
- 3LLMOps in produzione
Fai deploy, monitora e operi sistemi AI che reggono in modo affidabile su scala.
- 4AI Observability & Agent Tracing
Strumenta, fai debugging e ottimizza gli agent AI multi-step in produzione.
- 5Sicurezza AI e guardrail
Proteggi le applicazioni AI, dalla prompt injection alla compliance: la sicurezza che ogni ingegnere AI deve conoscere.
- 6Costo e strategia di modello AI
Padroneggia l'economia dei token, il routing dei modelli e la governance del budget per far girare l'AI in modo sostenibile.
- 7Pattern di streaming e AI in tempo reale
Costruisci interfacce AI reattive con SSE, API di streaming, parsing di JSON parziale e chiamate a strumenti in tempo reale.
- 8AI System Design
Progetta applicazioni AI affidabili e scalabili per la produzione.
- 9Pattern UX per l'AI
Design pattern che gli ingegneri possono implementare oggi per costruire interfacce AI di cui gli utenti si fidano davvero.
- 10Migrazione dei modelli e strategia multi-provider
Preparati alle deprecazioni dei modelli, costruisci livelli di astrazione e instrada le richieste tra provider con sicurezza.
- 11Load testing dei sistemi AI
Perché k6 e Locust mentono sugli LLM in streaming — e le metriche, gli strumenti e i gate che reggono davvero sotto traffico.
Frequently asked questions
- What does this Production AI course cover?
- It covers the full lifecycle of running AI features in production rather than one narrow topic. Across 11 chapters you work through testing and evals, LLMOps and deployment, observability and agent tracing, guardrails, cost and model strategy, streaming, system design, AI UX patterns, model migration, and load testing.
- How is this different from the deep-dive evals, security, and governance paths?
- This path is the breadth path: it teaches the whole ship-and-operate workflow end to end. The sibling paths go deep on a single area such as LLM evaluation, adversarial security, or AI Act governance. Start here for the operating picture, then drill into a deep dive where you need depth.
- Who is this course for?
- It is built for software and ML engineers who already build with LLMs and now need to ship and run those features reliably. The level is practitioner, so it assumes you can read and write code and have called an LLM API before.
- How long does it take and is there a certificate?
- The path runs about 228 minutes, roughly 3.8 hours, across 11 chapters that you complete at your own pace. Finishing it earns an AI Academy certificate of completion.
- Is this course free?
- No. Production AI is a paid path included with an AI Academy by Anthropos subscription.
Earn a certificate
Complete all chapters to receive your certificate of completion.