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MLOps para IA Generativa

Enfócate en los desafíos operativos de implementar, monitorear y mantener modelos generativos a gran escala. Aprende sobre versionado de modelos, seguimiento del rendimiento, gestión de costos y construcción de pipelines de producción robustos.

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Introducción a AIOps: Modernizando las Operaciones de TI con IA

Recetas de Despliegue y Optimización de IA de Intel

Tecnologías de IA de Intel para un Despliegue Eficiente de Modelos

Fundamentos de MLOps con MLflow y Hugging Face

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Fundamentos de MLOps: Despliegue y Monitoreo de ML en Producción

Construyendo Agentes de IA con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

Modernización de Aplicaciones con IA Generativa en AWS

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Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para Principiantes: Conecta la IA a Datos del Mundo Real

Rust para LLMOps: Despliegue de Modelos de Lenguaje Grandes

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Construcción de Pipelines de Machine Learning con Python

Optimización de Inversiones y Rendimiento de Agentes de IA en Azure

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Gestión del Ciclo de Vida de Desarrollo de Modelos Semánticos con Git y Pipelines

Despliegue de Modelos de Lenguaje en el Catálogo de AI Foundry

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IA Responsable para Modelos de Lenguaje en Azure Databricks

Despliegue de Modelos en Puntos Finales Administrados para Inferencia en Tiempo Real

Entornos de GitHub Actions para CI/CD y MLOps Seguros

Modelado de Amenazas: Diseño de Diagramas de Flujo de Datos Efectivos