WalkSelf · IA, Tech et Ingénierie · IA Générative et Deep Learning

MLOps pour l'IA Générative

Concentrez-vous sur les défis opérationnels du déploiement, de la surveillance et de la maintenance de modèles génératifs à grande échelle. Découvrez le versionnage des modèles, le suivi des performances, la gestion des coûts et la création de pipelines de production robustes.

23 courses

MLOps pour l'IA Générative

Créez un serveur MCP personnalisé pour votre SaaS

Les fondamentaux du MCP : Connectez les LLMs à vos données et outils

LLMOps pour débutants : Tracing, Caching et gestion des Token

Model Context Protocol (MCP) : Créez des serveurs AI personnalisés

Fondations de LLMOps : Déployer, versionner et surveiller les LLMs

Guide du développeur pour le protocole de contexte de modèle (MCP) et les agents IA

Déploiement de modèles d'apprentissage automatique avec Python, Flask et MLOps

Fondamentaux de LLMOps : Déploiement de LLMs avec Jenkins, Docker et Kubernetes

LLMOps et IA Générative : Déployer des Modèles en Production

Ingénierie Qualité Moderne : Automatisation, DevOps et Tests Pilotés par l'IA

Déploiement de LLM et LLMOps : Mise à l'échelle des modèles en production

Apprentissage automatique et MLOps - Notions de base

Pipelines de Données et Déploiement de Modèles TensorFlow

Concevoir des systèmes de Machine Learning en production sur GCP

Gestion des cycles de vie du Machine Learning avec MLflow

Stratégies de déploiement et de service de modèles TensorFlow

Surveillance et Observabilité des Modèles d'Apprentissage Automatique

Surveillance de modèles d'apprentissage automatique avec Python

Fondations MLOps avec MLflow et Hugging Face

Créer des intégrations d'IA avec Model Context Protocol

LLMOps Open Source: Création et déploiement d'applications d'IA

Gestion de contexte IA avec Model Context Protocol

Ingénierie de modèles IA avec SageMaker et Hugging Face