Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI. Перакладзены тэкст паказваецца, калі ён ёсць. Калі не — вы бачыце англійскі тэкст і пазнаку пра гэта.
Тэг: MLOps
Чаму показнікі точнасці агентаў вводзяць у глухі кут: pass^k, пертурбацыі та введэнне бягаў
Чаму pass@1 скрывае ненадзеяныя АІ-агенты, і як pass^k, наборы пертурбацый вхідных дадзеных та введэнне бягаў выявляюць прычыны разнак у надзеянасці, стабільнасці та стойкасці да бягаў.
9 хв чытанняАдаптаваць спецыяльную модель у Azure ML і выклікваць яе з агента Foundry.
Адаптавайце, рэгіструйце і запускайце модель для выяўлення пакінання на канцэнтры, кераваным Azure ML, а пасля адкройце яе для агента Foundry як FunctionTool, уключаючы інформацыю пра аутэнтыкацыю та умовы працы.
7 хв чытанняПершым чым агент АІ атрыме права на эксплуатацыю: контракты, графы прытэнняў, тэставанне ў тэнаю і канаркі
Процес выпуску агентаў AI, які спачатку адпрацоўвае доказы: контракты з адзначаным дыяпазонам, сцэнарыі з станамі, введэнне бягаў, межы неяснасці, паэтапныя тэсты і прызначэнне рангу, якое адбываецца пад кантролем машыны.
23 хв чытанняВід моделей до агентів: переробка трьох рівнів захисту.
Як управління MLOps адаптується до систем агентів: што повинні додати кожні з трьох елементів, дзе знаходзяцься прогалины, і які сигналы надають регуляторы ЄС, FDA та фінансові органы.
8 хв чытанняРазмішчэння агентаў ШІ ў прыменне: варыянты хмары, власных сервераў або гібрыду і ўзаемныя прынцыпы.
Пораўняйце варыянты розмішчэння агентаў у хмаре, на власных серверах і гібрыднага типу па кантэксту адкрытасі дадзеных, вартоцы, прычынам залежнасці, маршрутызацыі і можлівасцям аналізу, з чатырма пытаннямі для выбору і помилкамі, якіх трэба утримацца.
10 хв чытанняПрыцэп LangGraph, які падтримвае точнае запам’ятовванне кодавой базы для агентаў AI
Створыце пайплайн LangGraph, які гэтавае файлы з ведамасцю па кожнай службе, пераканальвае іх за дапамою Ragas і DeepEval, а таксама відстэльвае выканання ў Langfuse і дазваляе ўжываць яго локальна на Ollama.
11 хв чытанняТэневая дыяпрацовка, выпуск у тэставанні, тесты типу A/B і механізмы «бандіт»: безпечны выпуск модэлей машыннага навчання.
Прыклад выявлення шахрайства паказвае, калі трэба вжываць методы тэневай дыяпрацовкі, выпуск моделей у тэставанні, тесты типу A/B і механізмы типу «бандіт», што трэба стежыць і як вярнуцца да поперадней версіі.
7 хв чытанняАрхітектура адміністравання модэляў: чаму API ёсць толькі вхідныя дверы
Каналадзець па платформе, яка стоіць за тэрміналам дагадкі: маршрутызацыя, масштабаванне, версіяванне, стацыянарнае адзначэнне, безпека і вызыв модэляў, якія выдаваюцца, з Spring AI або LangChain4j.
9 хв чытанняПрактычныя нарады: Проектаванне кэша для агентаў AI: Його запуск у прымэтнай средзе
Практычныя нарады: Проектаванне кэша для агентаў AI: Його запуск у прымэтнай средзе: контракты, перакананняі та месцы для коду для команд, якія викорыстоўваюць гэты патэрн.
7 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.