Берикурс · 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.

114 courses

🌟 Выбор студентов 🎓 С сертификатом

MLOps для Генеративного ИИ

Введение в AIOps: модернизация ИТ-операций с помощью искусственного интеллекта

Рецепты развертывания и оптимизации искусственного интеллекта Intel

Технологии Intel AI для эффективного развертывания моделей

Основы MLOps с MLflow и Hugging Face

Подключение ИИ к протоколу Model Context Protocol (MCP)

Производительность и обслуживание моделей машинного обучения

Основы MLOps: развертывание и мониторинг ML в производстве

Создание агентов ИИ с помощью протокола MCP

Модернизация приложений с помощью генеративного ИИ на AWS

Создание интеграций ИИ с помощью протокола Model Context

LLMOps с открытым исходным кодом: создание и развертывание приложений ИИ

Модель Контекстного Протокола (MCP) для начинающих: подключение ИИ к данным реального мира

Rust для LLMOps: развертывание больших языковых моделей

Практическая автоматизация рабочих процессов с помощью протокола Model Context Protocol (MCP)

Создание конвейеров машинного обучения с помощью Python

Оптимизация инвестиций в агенты ИИ и производительности на Azure

Развертывание модели машинного обучения в пакетных конечных точках

Управление жизненным циклом разработки семантической модели с помощью Git и конвейеров

Развертывание языковых моделей в каталоге AI Foundry

Введение в инструменты агента ИИ, MCP и среды выполнения

Ответственный ИИ для языковых моделей в Azure Databricks

Развертывание моделей на управляемых конечных точках в сети для вывода в реальном времени

GitHub Действия Среды для безопасного CI/CD и MLOps

Моделирование угроз: разработка эффективных диаграмм потоков данных