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

MLOps en LLMOps: AI-modellen implementeren en schalen

MLOps met Vertex AI: de basisprincipes van functiebeheer

Feature Management in MLOps met Vertex AI

Beheer van functies in Vertex AI: een MLOps-basis

MLOps met Vertex AI: functies beheren in productie

Modelevaluatie en MLOps met Vertex AI

MLOps Foundations: Modelevaluatie met Vertex AI

Vertex AI Model Evaluatie: MLOps Fundamentals

Model Armor Essentials: AI- en LLM-implementaties beveiligen

AI-implementaties beveiligen met Model Armor

Model Context Protocol: productieklare MCP-integraties bouwen

MLOps Foundations: Operationaliseren van schaalbare Machine Learning-modellen

Ontwerpen van herbruikbare AI- en machine learning-pijplijnen

Optimalisatie van de snelheid en nauwkeurigheid van AI-inferentie

Optimalisatie en beheer van de codebase voor machine learning

ML-workflows optimaliseren: modellen versiëren, reproduceren en bijhouden

Optimalisatie van funderingsmodellen voor praktische toepassingen

AI-implementatie: orkestratie, evaluatie en monitoring

MLOps en implementatie van generatieve AI in Azure

AI-agenten en MLOps: productieklare AI-systemen bouwen

Modulaire monolieten bouwen met Modern.NET

LLMOps Foundations: Grote taalmodellen implementeren en beheren

Hands-On Netwerk Simulatie met Cisco Modeling Labs (CML2)

Contextgestuurde AI bouwen: MCP voor leiders