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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.

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MLOps pour l'IA Générative

Protocole de Contexte de Modèle : Connecter les Modèles d'IA aux Données du Monde Réel

Implémentation et Opérations Réseau : Fondamentaux et Pratique

Bases de l'ingénierie de l'IA et du MLOps

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Gestion des superviseurs Elixir : Contrôle personnalisé du cycle de vie dans OTP

Design de systèmes ML : Sélectionner et justifier les types de tâches pour les entretiens

Modèles de déploiement et de test de modèles ML sur AWS

Évaluation des modèles d'IA générative avec Bedrock

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Les fondamentaux du contrôle de version avec CVS

Gestion de contexte IA avec Model Context Protocol

Ingénierie de modèles IA avec SageMaker et Hugging Face

Inférence CPU avec Florence-2 et ONNX en C#

Databricks MLOps et LLMOps avec MLflow et OpenAI