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MLOps para IA Generativa

Enfócate en los desafíos operativos de implementar, monitorear y mantener modelos generativos a gran escala. Aprende sobre versionado de modelos, seguimiento del rendimiento, gestión de costos y construcción de pipelines de producción robustos.

MLOps para IA Generativa

Despliegue Automatizado de Modelos con GitHub Actions y MLOps

Gobernar Cargas de Trabajo de IA con AI Foundry

Predicciones por lotes con modelos desplegados en Fabric

Fundamentos de LLMOps en Azure Databricks

Transformaciones del Modelo de Datos Común OMOP para Análisis de Atención Médica en Fabric

Orquestación de IA: De Modelos Locales a Despliegue en la Nube

Despliegue y Evaluación Automatizados de Machine Learning

MLOps Foundations: Automatización, Optimización y Monitoreo de Modelos de ML

Validación Automatizada de Machine Learning y Promoción Segura de Modelos

Optimización de Modelos de Lenguaje con Azure Machine Learning

Desarrollo de Agentes de IA Confiables con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

Despliegue y Mantenimiento de Sistemas de IA en Producción

Despliegue de Modelos Abiertos y LLMs

Detección de Anomalías y Valores Atípicos en Tiempo Real en Sistemas de IA

Despliegue de Modelos de IA con Cloud Run: Guía de Inferencia Serverless

Sistemas de IA Multimodal: Ajuste Fino, Fusión y MLOps

Ingeniería de Características y Evaluación de Modelos para Producción

MLOps y Gestión de Características con Vertex AI

MLOps con Vertex AI: Fundamentos de Evaluación de Modelos

Evaluación de Modelos en MLOps con Vertex AI

Evaluación de Modelos en Vertex AI para MLOps

Evaluación de Modelos Vertex AI y MLOps para Principiantes

Fundamentos del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP): Integre IA con Datos y Herramientas

Prácticas de MLOps e IA Responsable