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MLOps per l'IA Generativa

Concentrati sulle sfide operative legate all'implementazione, al monitoraggio e alla manutenzione di modelli generativi su larga scala. Impara a conoscere il versioning dei modelli, il monitoraggio delle prestazioni, la gestione dei costi e la creazione di pipeline di produzione robuste.

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MLOps per l'IA Generativa

Costruisci un Server MCP Personalizzato per il tuo SaaS

Fondamenti di MCP: Connettere LLM ai tuoi Dati e Strumenti

LLMOps per principianti: Tracing, Caching e gestione dei Token

Model Context Protocol (MCP): Costruisci Server AI Personalizzati

Fondamenti di LLMOps: Distribuire, Versionare e Monitorare gli LLM

Guida per sviluppatori al protocollo MCP (Model Context Protocol) e agli agenti IA

Distribuzione di modelli di Machine Learning con Python, Flask e MLOps

Fondamenti di LLMOps: Deployment di LLM con Jenkins, Docker e Kubernetes

LLMOps e IA Generativa: Implementazione di Modelli in Produzione

Ingegneria della Qualità Moderna: Automazione, DevOps e Testing basato sull'IA

Implementazione di LLM e LLMOps: Scalare i Modelli in Produzione

Model Context Protocol (MCP): Costruisci Agenti AI con Python e Claude

Sviluppo di Agenti AI con il Protocollo di Contesto del Modello (MCP)

Test di Modelli con TPT: Verifica per Modelli Simulink

Fondamenti di Machine Learning e MLOps

TensorFlow Data Pipelines e Deployment di Modelli

Progettare Sistemi di Machine Learning in Produzione su GCP

Gestire i cicli di vita del Machine Learning con MLflow

Deployment e Strategie di Serving dei Modelli TensorFlow

MLOps e Orchestrazione di Pipeline su Piattaforma Cloud

Monitoraggio e Osservabilità dei Modelli di Machine Learning

Monitoraggio di Modelli di Machine Learning con Python

Fondamenti di LLMOps: Distribuzione e Gestione di Modelli AI

Ingegneria del Machine Learning Moderno: Dalle Fondamenta ai Modelli Avanzati