Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: MLOps
Чому показники точності агентів вводять в оману: pass^k, зміни параметрів та введення помилок
Чому pass@1 приховує ненадійних штучних інтелектуальних агентів, та як pass^k, набори змін параметрів вхідних даних та введення помилок виявляють проблеми з послідовністю, стабільністю та стійкістю до несправностей.
9 хв читанняНавчіть власну модель у Azure ML та викликайте її з агента Foundry
Навчіть, зареєструйте та розгорніть модель втрат клієнтів на керованому кінцевому пункті Azure ML, а потім зробіть її доступною для агента Foundry у вигляді FunctionTool із інформацією про автентифікацію та умови використання в продакшені.
7 хв читанняПерш ніж штучний інтелект-агент отримає право на експлуатацію: контракти, графи претензій, тестування в тіні та канарки
Процес випуску AI-агентів, заснований на доказах: контракти з визначеними межами, сценарії зі станом, введення помилок, межі невизначеності, поетапні тести та автоматичне підвищення рівня.
23 хв читанняВід моделей до агентів: переробка трьох ліній захисту
Як управління MLOps відображається у системах агентів: що має додати кожна з трьох ліній захисту, де знаходяться прогалини, та що сигналізують регулятори ЄС, FDA та фінансові органи.
8 хв читанняРозгортання AI-агентів у продакшн: переваги та недоліки хмарних, самостійно розгорнутих та гібридних варіантів.
Порівняйте розгортання хмарних, самостійно розгорнутих та гібридних агентів з точки зору ризиків витоку даних, вартості, залежності, маршрутизації та можливостей моніторингу, із чотирма запитаннями для вибору та помилками, яких слід уникати.
10 хв читанняПайплайн LangGraph, який зберігає точну інформацію про кодову базу для штучних інтелектуальних агентів
Створіть пайплайн LangGraph, який генерує файли знань для кожного сервісу, фільтрує їх за допомогою Ragas та DeepEval, відстежує виконання у Langfuse та також працює локально на Ollama.
11 хв читанняShadow, canary, A/B і бандити: як безпечно викочувати ML-моделі
На прикладі антифрод-системи: коли використовувати тіньове розгортання, canary-релізи, A/B-тести й багаторукі бандити, що моніторити і як відкочуватися.
7 хв читанняАрхітектура обслуговування моделей: чому API — це лише парадні двері
Розбираємо платформу за ендпоінтом інференсу: маршрутизацію, масштабування, версіонування, спостережуваність, безпеку та виклик моделей зі Spring AI чи LangChain4j.
9 хв читанняПрактичні поради: проектування кешу для AI-агентів: його робота в продакшені
Покроковий посібник з практичних рекомендацій: проектування кешу для AI-агентів, його робота в продакшені, контракти, перевірки та готові блоки коду для команд, які використовують цю схему.
7 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.