 <h1>Congratulations! 🎉 </h1>
    <p style="color:#637381;">All done! You’ve completed another milestone.</p>

To continue, enter your details to log in.

We’ve sent a 6‑digit code to #MAIL_ADDRESS#\nPlease check your inbox or spam folder and enter the code below to continue.

Verification code sent

Thank you for the payment. You can now access {collectionName} by simply clicking the button below.

Yes, you’ve successfully ordered! 🎉

Unlock This Exclusive Course

It seems that your email address is not currently on the authorized access list. Please ensure you are using the email address that was invited, or contact the content owner for assistance.

Verification Required for Access

Fundamentals of Performance Metrics and Tokenization

LLM Performance Metrics: Latency vs. Throughput

Tokenization and its Impact on Cost and Performance

🎮 Crossword: AI Engineering Terminology

Latency and Inference Optimization

Streaming and Perceived Latency

Batching and Parallel Processing

Quantization and Model Selection

Context Window Management and Token Optimization

Strategies for RAG and Chunking

Prompt Compression and Summarization

Managing Conversation History

Caching and Architecture for Cost Reduction

Caching Strategies for LLMs

Semantic Cache Implementation

Cost Modeling and FinOps for AI

🎮 Pixel Quest: Optimization Challenge

Quiz Section: Knowledge Verification

Quiz 1: Metrics and Fundamentals

Quiz 2: Tokenization and Cost Calculation

Quiz 3: Latency and Streaming

Quiz 4: Batching and Infrastructure

Quiz 5: Context Window and RAG

Quiz 6: Prompt Engineering and Compression

Quiz 7: Caching Strategies

Quiz 8: Cost Management and Optimization

Feedback and Course Evaluation

Technical Depth Assessment

Practical Applicability

Overall Course Satisfaction

Learn to design and operate LLM systems that are fast, efficient, and financially sustainable. This practical AI Performance Engineering course will guide you through key metrics, tokenization, latency and throughput optimization, context management, caching, and the FinOps approach to costs. You will gain skills in reducing TTFT and overall latency through streaming, batching, and the correct choice of model or quantization (FP16/INT8/INT4). You will understand how tokens affect memory requirements (KV cache), provider pricing, and how to design prompts and RAG to be accurate and cost-effective. The course bridges theory and practice: it demonstrates specific architectures for dynamic batching, prompt compression strategies, long document summarization, chat history management designs, and effective implementation of semantic cache on vector DBs. Included are quizzes, game-like mini-challenges, and cost modeling, including hybrid routing (model cascading) for the optimal price/performance ratio. Ideal for engineers, MLEs, and product teams building real-time assistants, internal tools, and scaled APIs. Upon completion, you will be able to measure, tune, and scale LLM solutions with an emphasis on speed, output quality, and predictable costs.

Copy of AI Performance Engineering: Optimizing LLM Latency, Tokens, and Costs

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Efektivní nasazení velkých jazykových modelů (LLM) do produkčního prostředí vyžaduje hluboké porozumění výkonnostním metrikám, které definují uživatelskou zkušenost a ekonomickou udržitelnost projektu. Tento kurz se zaměřuje na kritickou analýzu parametrů, jako jsou Time to First Token (TTFT) a Time Per Output Token (TPOT), a zkoumá jejich vliv na celkovou latenci systému v kontrastu s propustností (throughput). Prozkoumáme mechanismy tokenizace a jejich přímou korelaci s nároky na KV cache a výpočetní zdroje GPU. Cílem je vybavit backend vývojáře a AI inženýry schopností identifikovat úzká hrdla v inferenční pipeline a exaktně kvantifikovat dopad technických rozhodnutí na koncové náklady a stabilitu systému.</p>

<p>Pokročilé techniky optimalizace zahrnují implementaci streamování pro snížení vnímané latence, dynamický batching pro maximalizaci využití hardwaru a strategickou volbu kvantizačních schémat pro balancování mezi přesností a rychlostí inference. V rámci správy kontextového okna se kurz věnuje efektivnímu chunkingu pro RAG, kompresi promptů a algoritmům pro řízení historie konverzací, které minimalizují zbytečnou spotřebu tokenů bez degradace kvality výstupu. Architektonická část kurzu pak analyzuje nasazení sémantických cache vrstev a model cascading strategií, které v kombinaci s precizním FinOps modelingem umožňují škálovat AI aplikace při zachování optimální jednotkové ekonomiky a vysoké technické efektivity.</p>
        </div>
    </div>
</div>
