Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Materiały o React, Node.js, TypeScript i AI. Przetłumaczony tekst jest pokazany, gdy istnieje. Jeśli nie, widać tekst angielski i dopisek o tym.
Tag: MLOps
Dlaczego wyniki dokładności agentów mylą: pass^k, perturbacje i iniekcja błędów
Dlaczego pass@1 ukrywa niepewne agenty AI, a jak pass^k, zestawy perturbacji wejściowych oraz iniekcja błędów ujawniają luki w spójności, stabilności i odporności na błędy.
9 min czytaniaSzkolenie dostosowanego modelu w Azure ML i wywoływanie go z agenta Foundry
Szkolimy, rejestrujemy i wdrażamy model churn na zarządzanym punkcie końcowym Azure ML, a następnie udostępniamy go agencie Foundry jako FunctionTool, wraz z informacjami dotyczącymi autoryzacji i warunków produkcji.
7 min czytaniaZanim agent AI otrzyma uprawnienia do produkcji: umowy, grafy roszczeń, testy w cieniu i ptaki kanaryjskie
Proces wypuszczania agentów AI oparty na dowodach: umowy z określonym zakresem, scenariusze z stanem, iniekcja błędów, granice niepewności, etapowe testy kanaryjskie oraz wymuszana przez maszynę promocja.
23 min czytaniaOd modeli do agentów: przeprojektowanie trzech linii obrony
Jak zarządzanie w MLOps odpowiada systemom agentowym: co musi dodać każda z trzech linii obrony, gdzie znajdują się luki oraz jakie sygnały wysyłają regulatory z UE, FDA i sektora finansowego.
8 min czytaniaWdrażanie agentów AI w środowisko produkcyjne: kompromisy pomiędzy rozwiązaniami chmurowymi, samodzielnie hostowanymi a hybrydowymi
Porównaj wdrożenia agentów chmurowych, samodzielnie hostowanych i hybrydowych pod kątem ekspozycji danych, kosztów, efektu związania z konkretnym rozwiązaniem, routingu oraz możliwości obserwacji, wraz z czterema pytaniami do wyboru i błędami, których należy unikać.
10 min czytaniaPipeline LangGraph, który utrzymuje dokładność pamięci bazy kodu dla agentów AI
Stwórz pipeline LangGraph, który tworzy pliki wiedzy dla poszczególnych usług, filtruje je za pomocą Ragas i DeepEval, śledzi ich wykonywanie w Langfuse oraz pozwala na uruchomienie lokalnie na Ollama.
11 min czytaniaCieniowe, Canary, A/B i Bandits: Bezpieczne wdrażanie modeli ML
Przykład wykrywania oszustw pokazuje, kiedy stosować wdrożenie cieniowe, wersje testowe typu canary, testy A/B oraz mechanizmy typu multi-armed bandits, co należy monitorować i jak dokonać cofnięcia zmian.
7 min czytaniaArchitektura dostarczania modeli: dlaczego API jest jedynie bramą wejściową
Przewodnik po platformie stojącej za punktem końcowym inferencji: routowanie, skalowanie, wersjonowanie, obserwowalność, bezpieczeństwo oraz wywoływanie modeli dostarczanych z Spring AI lub LangChain4j.
9 min czytaniaWskazówki praktyczne: Projektowanie pamięci cache dla agentów AI: Uruchamianie ich w środowisku produkcyjnym
Krok po kroku przewodnik po praktycznych wskazówkach: projektowanie cache’u dla agentów AI, jego uruchamianie w środowisku produkcyjnym – umowy, sprawdzania oraz miejsca na kod dostępne dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
7 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.