PickAClass · AI, Tech at Inhinyero · Generative AI & Deep Learning

MLOps para sa Generative AI

Mag-focus sa mga hamon sa operasyon ng pag-deploy, pag-monitor, at pagpapanatili ng malalaking generative models. Alamin ang tungkol sa model versioning, performance tracking, cost management, at pagbuo ng matatag na production pipelines.

MLOps para sa Generative AI

Bumuo ng isang Custom na MCP Server para sa Iyong SaaS

MCP Fundamentals: I-konekta ang mga LLM sa Iyong Data at mga Tool

LLMOps para sa mga Beginner: Tracing, Caching, at Token Management

Model Context Protocol (MCP): Bumuo ng mga Custom AI Server

Mga Pundasyon ng LLMOps: Pag-deploy, Pag-version, at Pag-monitor sa mga LLM

Gabay ng Developer sa Model Context Protocol (MCP) at mga Ahente ng AI

Pag-deploy ng Machine Learning Models gamit ang Python, Flask, at MLOps

LLMOps Foundations: Pag-deploy ng LLMs gamit ang Jenkins, Docker, at Kubernetes

LLMOps at Generative AI: Pag-deploy ng Production Models

Modernong Quality Engineering: Automation, DevOps, at AI-Driven Testing

LLM Deployment and LLMOps: Pag-scale ng mga Modelo sa Produksyon

Model Context Protocol (MCP): Bumuo ng AI Agents gamit ang Python at Claude

Pagbuo ng AI Agent gamit ang Model Context Protocol (MCP)

Pagsubok ng Modelo gamit ang TPT: Beripikasyon para sa mga Modelo ng Simulink

Mga Pangunahing Kaalaman sa Production Machine Learning at MLOps

TensorFlow Data Pipelines at Pag-deploy ng Modelo

Pagdidisenyo ng Production Machine Learning Systems sa GCP

Pamamahala sa Machine Learning Lifecycles gamit ang MLflow

TensorFlow Model Deployment and Serving Strategies

MLOps at Pipeline Orchestration sa Cloud Platform

Pagsubaybay at Obserbasyon ng Machine Learning Model

Pagsubaybay sa Machine Learning Model gamit ang Python

Mga Pundasyon ng LLMOps: Pag-deploy at Pamamahala ng mga AI Model

Modernong Machine Learning Engineering: Mula sa mga Pundasyon hanggang sa mga Advanced na Modelo