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 ацэнка дакладнасці агента ўводзіць у зман: pass^k, абурэнні і ўвядзенне збояў
Чаму pass@1 хавае ненадзейных AI-агентаў і як pass^k, наборы са зменамі ўводу і штучныя збоі выяўляюць праблемы з паслядоўнасцю, стабільнасцю і ўстойлівасцю.
9 хв чытанняНавучаем уласную мадэль у Azure ML і выклікаем яе з агента Foundry
Навучаем, рэгіструем і разгортваем мадэль адтоку кліентаў на кіраваным endpoint Azure ML, а потым даём яе агенту Foundry як FunctionTool — з аўтэнтыфікацыяй і нататкамі для прадакшну.
7 хв чытанняПерш чым даць AI-агенту правы ў прадакшне: кантракты, графы сцвярджэнняў, ценявыя запускі і канарэйкі
Працэс выпуску AI-агентаў на доказах: абмежаваныя кантракты, сцэнарыі са станам, увядзенне збояў, межы нявызначанасці, паэтапныя канарэйкі і машынна забяспечанае павышэнне.
23 хв чытанняАд мадэляў да агентаў: перагляд трох ліній абароны
Як кіраванне MLOps пераносіцца на агентныя сістэмы: што павінна дадаць кожная з трох ліній, дзе прабелы і якія сігналы падаюць рэгулятары ЕС, FDA і фінансавага сектара.
8 хв чытанняРазгортванне AI-агентаў у прадакшне: воблака, уласныя серверы ці гібрыд
Параўнанне хмарнага, уласнага і гібрыднага разгортвання агентаў па доступе да даных, кошце, прывязцы, маршрутызацыі і назіральнасці — з чатырма пытаннямі для выбару і памылкамі, якіх варта пазбягаць.
10 хв чытанняКанвеер LangGraph, які трымае памяць пра кодавую базу для AI-агентаў дакладнай
Будуем канвеер LangGraph, які піша файлы ведаў для кожнага сэрвісу, правярае іх праз Ragas і DeepEval, трасіруе запускі ў Langfuse і працуе таксама лакальна на Ollama.
11 хв чытанняТэневая дыяпрацовка, выпуск у тэставанні, тэсты тыпу A/B і механізмы «бандыт»: безпечны выпуск модэлей машыннага навчання.
Прыклад выявлення шахрайства паказвае, калі трэба вжываць методы тэневай дыяпрацовкі, выпуск мадэляў у тэставанні, тэсты тыпу A/B і механізмы тыпу «бандыт», што трэба сочыць і як вярнуцца да поперадней версіі.
7 хв чытанняАрхітэктура адміністравання модэляў: чаму API ёсць толькі вхідныя дверы
Каналадзець па платформе, якая стоіць за тэрміналам дагадкі: маршрутызацыя, масштабаванне, версіяванне, стацыянарнае адзначэнне, безпека і вызыв модэляў, якія выдаваюцца, з Spring AI або LangChain4j.
9 хв чытанняПрактычныя нататкі: кэш для AI-агентаў і яго эксплуатацыя ў прадакшне
Практычны разбор тэмы «кэш для AI-агентаў і яго эксплуатацыя ў прадакшне»: кантракты, праверкі і гатовыя фрагменты кода для каманд, якія ўкараняюць гэты падыход.
7 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.