PickAClass · ИИ, Технологии и Инженерия · Генеративный ИИ и Глубокое Обучение

MLOps для Генеративного ИИ

Сосредоточьтесь на операционных задачах развертывания, мониторинга и поддержки крупномасштабных генеративных моделей. Узнайте о версионировании моделей, отслеживании производительности, управлении затратами и создании надежных производственных конвейеров.

24 courses

MLOps для Генеративного ИИ

Создайте собственный MCP-сервер для вашего SaaS

Основы MCP: Подключение LLMs к вашим данным и инструментам

LLMOps для начинающих: Tracing, Caching и управление токенами

Model Context Protocol (MCP): Создание кастомных AI-серверов

Основы LLMOps: развертывание, версионирование и мониторинг LLM

Руководство разработчика по протоколу контекста модели (MCP) и агентам искусственного интеллекта

Развертывание моделей машинного обучения с помощью Python, Flask и MLOps

Основы LLMOps: развертывание LLM с Jenkins, Docker и Kubernetes

LLMOps и генеративный ИИ: развертывание производственных моделей

Современная инженерия качества: автоматизация, DevOps и тестирование на основе искусственного интеллекта

Развертывание LLM и LLMOps: масштабирование моделей в производстве

Основы машинного обучения и MLOps в производственной среде

Конвейеры данных TensorFlow и развертывание модели

Разработка производственных систем машинного обучения на GCP

Управление жизненным циклом машинного обучения с помощью MLflow

Стратегии развертывания и обслуживания моделей TensorFlow

Мониторинг и наблюдаемость моделей машинного обучения

Мониторинг моделей машинного обучения с помощью Python

Основы LLMOps: Развертывание и управление моделями ИИ

Основы MLOps с MLflow и Hugging Face

Создание интеграций ИИ с помощью протокола Model Context

LLMOps с открытым исходным кодом: создание и развертывание приложений ИИ

Управление контекстом ИИ с помощью протокола моделирования контекста

Инженерная модель ИИ с SageMaker и Hugging Face