PickAClass · AI, Teknologi & Rekayasa · AI Generatif & Deep Learning

MLOps untuk AI Generatif

Fokus pada tantangan operasional dalam menerapkan, memantau, dan memelihara model generatif skala besar. Pelajari tentang versioning model, pelacakan kinerja, manajemen biaya, dan membangun pipeline produksi yang kuat.

MLOps untuk AI Generatif

Membangun Server MCP Kustom untuk SaaS Anda

Dasar-dasar MCP: Menghubungkan LLMs ke Data dan Alat Anda

LLMOps untuk Pemula: Tracing, Caching, dan Manajemen Token

Model Context Protocol (MCP): Membangun Server AI Kustom

Fondasi LLMOps: Mendeploy, Melakukan Versi, dan Memantau LLM

Panduan Pengembang untuk Protokol Konteks Model (MCP) dan Agen AI

Memasang Model Pembelajaran Mesin dengan Python, Flask, dan MLOps

LLMOps Foundations: Memanfaatkan LLM dengan Jenkins, Docker, dan Kubernetes

LLMOps dan Generative AI: Memanfaatkan Model Produksi

Teknik Kualitas Modern: Otomatisasi, DevOps, dan Pengujian Berbasis AI

Templat:Cite archive Templat archive:CITE archive

Model Context Protocol (MCP): Membuat Agen AI dengan Python dan Claude

Pengembangan Agen AI dengan Model Konteks Protokol (MCP)

Templat:Cite web Templat. Templat :Cita-cita

Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin dan MLOps dalam Produksi

Jalur Data dan Deploymen Model TensorFlow

Merancang Sistem Pembelajaran Mesin Produksi di GCP

Mengurus Siklus Hidup Pembelajaran Mesin dengan MLflow

TensorFlow Model Deployment dan Strategi Layanan

MLOps dan Pipeline Orchestration di Platform Awan

Model Pembelajaran Mesin Monitoring dan Observabilitas

Monitoring Model Pembelajaran Mesin dengan Python

Foundations of LLMOps: Memasang dan Mengurus Model AI

Teknik Mesin Modern: Dari Dasar sampai Model Lanjutan