PickAClass · AI, Tech & Engineering · Generatieve AI & Deep Learning

MLOps voor Generatieve AI

Richt u op de operationele uitdagingen van het implementeren, monitoren en onderhouden van grootschalige generatieve modellen. Leer over modelversiebeheer, prestatietracking, kostenbeheer en het bouwen van robuuste productiepipelines.

MLOps voor Generatieve AI

Geautomatiseerde modelimplementatie met GitHub-acties en MLOps

Beheer van AI-workloads met AI Foundry

Batchvoorspellingen met geïmplementeerde modellen in Fabric

LLMOps Foundations in Azure Databricks - Mijn persoonlijke interesses

OMOP Common Data Model-transformaties voor gezondheidszorganalyses in Fabric

AI-orchestration: van lokale modellen naar implementatie in de cloud

Geautomatiseerde implementatie en evaluatie van machine learning

MLOps Foundations: ML-modellen automatiseren, optimaliseren en monitoren

Geautomatiseerde validatie van machine learning en veilige modelpromotie

Taalmodellen optimaliseren met Azure Machine Learning

Ontwikkelen van betrouwbare AI-agenten met Model Context Protocol (MCP)

Implementatie en onderhoud van productie-AI-systemen

Open modellen en LLM's implementeren

Real-time anomalieën en uitschieters detecteren in AI-systemen

AI-modellen implementeren met Cloud Run: handleiding voor serverloze inferentie

Multimodale AI-systemen: fijnafstemming, fusie en MLOps

Feature Engineering en Model Evaluatie voor Productie

MLOps en functiebeheer met Vertex AI

MLOps met Vertex AI: de basis van modelevaluatie

Modelevaluatie in MLOps met Vertex AI

Vertex AI Model Evaluatie voor MLOps

Vertex AI Model Evaluatie en MLOps voor Beginners

Model Context Protocol (MCP) Foundations: AI integreren met gegevens en hulpmiddelen

MLOps en verantwoordelijke AI-praktijken