PickAClass · এআই, প্রযুক্তি ও প্রকৌশল · জেনারেটিভ AI এবং ডিপ লার্নিং

জেনারেটিভ এআই-এর জন্য MLOps

বড় আকারের জেনারেটিভ মডেল স্থাপন, পর্যবেক্ষণ এবং রক্ষণাবেক্ষণের অপারেশনাল চ্যালেঞ্জগুলির উপর ফোকাস করুন। মডেল ভার্সনিং, পারফরম্যান্স ট্র্যাকিং, খরচ ব্যবস্থাপনা এবং শক্তিশালী প্রোডাকশন পাইপলাইন তৈরি সম্পর্কে জানুন।

25 courses

🔥 জনপ্রিয় 🎓 সার্টিফিকেটসহ

জেনারেটিভ এআই-এর জন্য MLOps

আপনার SaaS-এর জন্য একটি কাস্টম MCP সার্ভার তৈরি করুন

MCP Fundamentals: আপনার ডেটা এবং টুলসের সাথে LLMs সংযুক্ত করুন

LLMOps নতুনদের জন্য: Tracing, Caching, এবং Token Management

Model Context Protocol (MCP): কাস্টম AI সার্ভার তৈরি করুন

LLMOps-এর ভিত্তি: LLMs ডেপ্লয়, ভার্সন এবং মনিটর করা

মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP) এবং AI এজেন্টের জন্য ডেভেলপারদের গাইড

Python, Flask, এবং MLOps ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন করা

LLMOps ফাউন্ডেশনস: Jenkins, Docker, এবং Kubernetes ব্যবহার করে LLM স্থাপন

LLMOps এবং জেনারেটিভ AI: প্রোডাকশন মডেল স্থাপন

আধুনিক কোয়ালিটি ইঞ্জিনিয়ারিং: অটোমেশন, DevOps, এবং AI-চালিত টেস্টিং

LLM ডিপ্লয়মেন্ট এবং LLMOps: প্রোডাকশনে মডেল স্কেলিং

Model Context Protocol (MCP): Python এবং Claude দিয়ে AI এজেন্ট তৈরি করুন

মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP) সহ এআই এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট

TPT দিয়ে মডেল টেস্টিং: Simulink মডেলের জন্য ভেরিফিকেশন

উৎপাদন মেশিন লার্নিং এবং MLOps মৌলিক

TensorFlow ডেটা পাইপলাইন এবং মডেল স্থাপন

GCP-তে প্রোডাকশন মেশিন লার্নিং সিস্টেম ডিজাইন করা

MLflow ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং লাইফসাইকেল পরিচালনা করা

TensorFlow মডেল ডিপ্লয়মেন্ট এবং সার্ভিং স্ট্র্যাটেজিস

ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে MLOps এবং পাইপলাইন অর্কেস্ট্রেশন

মেশিন লার্নিং মডেল মনিটরিং এবং অবজার্ভেবিলিটি

Machine Learning Model Monitoring with Python

LLMOps-এর ভিত্তি: AI মডেল স্থাপন এবং পরিচালনা

আধুনিক মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারিং: ভিত্তি থেকে উন্নত মডেল পর্যন্ত