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MLOps pour l'IA Générative

Concentrez-vous sur les défis opérationnels du déploiement, de la surveillance et de la maintenance de modèles génératifs à grande échelle. Découvrez le versionnage des modèles, le suivi des performances, la gestion des coûts et la création de pipelines de production robustes.

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MLOps pour l'IA Générative

Créez un serveur MCP personnalisé pour votre SaaS

Les fondamentaux du MCP : Connectez les LLMs à vos données et outils

LLMOps pour débutants : Tracing, Caching et gestion des Token

Model Context Protocol (MCP) : Créez des serveurs AI personnalisés

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Déploiement de modèles d'apprentissage automatique avec Python, Flask et MLOps

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LLMOps et IA Générative : Déployer des Modèles en Production

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Protocole de Contexte de Modèle (MCP) : Créez des Agents IA avec Python et Claude

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Apprentissage automatique et MLOps - Notions de base

Pipelines de Données et Déploiement de Modèles TensorFlow

Concevoir des systèmes de Machine Learning en production sur GCP

Gestion des cycles de vie du Machine Learning avec MLflow

Stratégies de déploiement et de service de modèles TensorFlow

MLOps et orchestration de pipelines sur plateforme cloud

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Ingénierie moderne de l'apprentissage automatique : des fondations aux modèles avancés

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Créer des intégrations d'IA avec Model Context Protocol