PickAClass · Yapay Zeka, Teknoloji ve Mühendislik · Üretken Yapay Zeka ve Derin Öğrenme

Üretken Yapay Zeka için MLOps

Büyük ölçekli üretken modelleri dağıtma, izleme ve sürdürmenin operasyonel zorluklarına odaklanın. Model sürüm oluşturma, performans takibi, maliyet yönetimi ve sağlam üretim hatları oluşturma hakkında bilgi edinin.

Üretken Yapay Zeka için MLOps

Model Kontekst Protokolü: AI Modellerini Gerçek Dünya Verilerine Bağlamak

Ağ Uygulama ve Operasyonları: Temeller ve Uygulama

RMAN Veritabanı Yedekleme ve Kurtarma: Uzmanlık Teknikleri

AI Model Monitoring and Partitioning for Production (Prodüksiyon için yapay zeka model izleme ve bölme)

MLOps ve Üretim Yönetim Kılavuzu

Üretim Makine Öğrenme Mühendisliği: Paketleme, API'ler ve Test

Rust ile Üretime Kucaklayan Yüz Modelleri

Üretimde Çok Modlu Makine Öğrenme Mühendisliği

Java'da Makine Öğrenme Modeli Yönetimi

Makine Öğrenme Modellerini Doğrula, Analiz Et ve İzle

Üretim-Hazır AI Modelleri Tasarlamak ve Yüklemek

Ölçeklenebilir Yapay Zeka Sistemleri Mimarisi: Plandan Üretime

Model Servisi ve MLOps: Makine Öğrenmesini Üretime Taşıma

Mühendislik ve MLOp'ların Temelleri

Token'lardan API'lere: NLP ve Dil Modelleri

IPMAT ve JIPMAT Hazırlığı: Mantıksal Kısayollar ve Test Stratejileri

Kök Neden Analizi için Dağıtık İzleme ve AIOps

Sunucu Tarafı Alan Modellemesi: Geliştiriciler ve Yapay Zeka İçin Varlık Tasarımı

Alan Modelleme Temelleri: Bahçe Örnekleriyle Yazılım Tasarımı

Elm Programlama Temelleri: Temiz Kod ve Boru Operatörü

GenServer Periyodik Eylemlerini Kara Kutu Modeli ile Test Etme

ML Ortam Tutarlılığı: Test ve Üretim Ortamlarını Hizalama

Elixir'da Durum Makinesi Testi: PropEr ile Model İstatistiklerini İyileştirme

Elixir OTP Süpervizörler ile Yaşam Döngüsü Yönetimi