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

⚡ Лучший для старта 🎓 С сертификатом

MLOps для Генеративного ИИ

Автоматизированное развертывание моделей с помощью действий GitHub и MLOps

Управление рабочими нагрузками ИИ с помощью AI Foundry

Пакетные предсказания с развернутыми моделями в структуре

Основы LLMOps в Azure Databricks

Преобразования общей модели данных OMOP для анализа данных здравоохранения в Fabric

Оркестрирование ИИ: от локальных моделей до облачного развертывания

Автоматизированное развертывание и оценка машинного обучения

Основы MLOps: автоматизация, оптимизация и мониторинг моделей ML

Автоматизированная проверка машинного обучения и продвижение безопасных моделей

Оптимизация языковых моделей с помощью лазурного машинного обучения

Разработка надежных агентов ИИ с помощью протокола MCP

Развертывание и поддержка производственных систем ИИ

Развертывание открытых моделей и LLM

Обнаружение аномалий и отклонений в режиме реального времени в системах ИИ

Развертывание моделей искусственного интеллекта с помощью Cloud Run: руководство по безсерверному выводу

Мультимодальные системы ИИ: тонкая настройка, слияние и MLOps

Инженерное проектирование и оценка модели для производства

MLOps и управление особенностями с помощью искусственного интеллекта Vertex

MLOps с вершинным ИИ: Основы оценки моделей

Оценка модели в MLOps с помощью искусственного интеллекта вершин

Оценка вертикальной модели ИИ для MLOps

Оценка моделей искусственного интеллекта и MLOps для начинающих

Основы протокола контекста модели (MCP): интеграция ИИ с данными и инструментами

MLOps и ответственная практика ИИ