LearnFlat · AI, เทคโนโลยีและวิศวกรรม · Generative AI และ Deep Learning

MLOps สำหรับ Generative AI

มุ่งเน้นไปที่ความท้าทายในการดำเนินงานของการปรับใช้ การตรวจสอบ และการบำรุงรักษาโมเดล Generative ขนาดใหญ่ เรียนรู้เกี่ยวกับการกำหนดเวอร์ชันโมเดล การติดตามประสิทธิภาพ การจัดการต้นทุน และการสร้างไปป์ไลน์การผลิตที่มีประสิทธิภาพ

40 courses

🌟 ที่นิยมในหมู่ผู้เรียน 🎓 มีใบรับรอง

MLOps สำหรับ Generative AI

บทนำสู่ AIOps: การปรับปรุงการดำเนินงานด้านไอทีให้ทันสมัยด้วย AI

เทคโนโลยี AI ของ Intel สำหรับการปรับใช้โมเดลอย่างมีประสิทธิภาพ

การสร้างระบบรวม AI ด้วย Model Context Protocol

การปรับแต่ง ML Workflows: การจัดทำรุ่น การสร้างซ้ำ และการติดตามโมเดล

พื้นฐานวิศวกรรม AI และ MLOps

คู่มือ Event Storming: การแมป Domain ทางธุรกิจสู่โมเดลซอฟต์แวร์

การจัดตารางเวลาของระบบปฏิบัติการ: การจำลองและการวิเคราะห์ MLFQ

การจัดการ Elixir Supervisors: การควบคุมวงจรชีวิตแบบกำหนดเองใน OTP

การออกแบบ ML System: การเลือกและการให้เหตุผลประกอบประเภท Task สำหรับการสัมภาษณ์

รูปแบบการปรับใช้และทดสอบ ML Model บน AWS

การประเมินโมเดล Generative AI ด้วย Bedrock

แนะนำ Kubeflow: การจัดการเวิร์กโฟลว์ Machine Learning

พื้นฐาน MLOps: การจัดการวงจรชีวิต ML ด้วย MLflow และ Hugging Face

พื้นฐาน MLOps: การนำโมเดล Machine Learning ไปใช้งานจริงในระดับ Production

พื้นฐาน Version Control ด้วย CVS

การทำ CPU Inference ด้วย Florence-2 และ ONNX ใน C#