Получите скидку и учитесь у эксперта — Azure MLOps и LLMOps с ведущим инженером Microsoft Core AI

#MLOps #LLMOps #Azure
Вы когда-нибудь задумывались, что действительно требуется для переноса ваших моделей машинного обучения с ноутбука в масштабируемую и безопасную рабочую среду Azure? В чём разница между MLOps и новым направлением LLMOps?

В этом выпуске AI with Arun Show мы беседуем с Банибратой Де, старшим инженером-программистом в группе Core AI и автором новой книги «Hands-on ML Ops on Azure». Он подробно разбирает весь жизненный цикл MLOps, от автоматизации и безопасности до уникальных сложностей развертывания больших языковых моделей (LLM).

🤖 В ЭТОМ ВИДЕО ВЫ УЗНАЕТЕ:
• Чёткое определение MLOps и развивающуюся область LLMOps.
• Как автоматизировать и масштабировать рабочие процессы машинного обучения с помощью Azure ML CLI и GitHub.
• Распространенные проблемы, возникающие при развертывании моделей, и способы их решения. • Рекомендации по созданию надежного, безопасного и эффективного конвейера MLOps в Azure.
• Будущее развертывания ИИ и рост рабочих процессов агентного ИИ.

ГОСТЬ: Банибрата Де
Банибрата — старший инженер-программист в группе Core AI Microsoft в Редмонде, штат Вашингтон, и автор книги «Hands-on ML Ops on Azure». Он специализируется на внедрении машинного обучения и больших языковых моделей на облачных платформах.

📚 ПОЛУЧИТЕ КНИГУ БАНИ СО СПЕЦИАЛЬНОЙ СКИДКОЙ!
Приобретите книгу «Hands-on ML Ops on Azure» от издательства Packt Publishing.

Используйте купон 👉 AIWithArun 👈 для получения специальной скидки!
• Скидка 15% на печатные книги
• Скидка 25% на электронные книги
🛒 Купить книгу можно здесь: https://www.packtpub.com/en-us/produc...

*(Предложение действительно только до 19 октября 2025 года — не упустите!)*

Временные метки
00:00 Вступление и приветствие гостя: Банибрата Де
01:25 Вдохновение для написания статьи «Практическое применение MLOps в Azure»
03:30 Что такое MLOps? Ключевые определения и важность
06:35 Уникальные преимущества Azure MLOps
08:25 Конвейер Azure MLOps: пошаговое руководство
11:25 Рекомендации по надежному развертыванию машинного обучения
13:00 Основные проблемы операционного машинного обучения в Azure
16:00 Борьба с дрейфом данных и концепций
18:55 Ошибки, которые часто допускают команды (и их решения)
21:50 Мониторинг, автоматизация и обработка ошибок в Azure
24:30 Влияние LLM и генеративного ИИ на MLOps
27:20 История успеха: прогнозирование в розничной торговле с помощью Azure MLOps
30:00 Скорость, масштабируемость и повышение эффективности
32:00 Совместная работа в Azure: рабочие области и навыки межличностного общения
34:50 Будущее MLOps, LLMOps и агентного ИИ
37:55 Недоиспользуемое машинное обучение в Azure Функции: Мониторинг и панель управления
40:55 Схемы обучения для MLOps: советы и ресурсы
43:30 Заключительное слово и информация о скидках на книги
---
Понравилось это подробное исследование? Не забудьте поставить ЛАЙК, ПОДПИСАТЬСЯ и нажать на КОЛОКОЛЬЧИК, чтобы быть в курсе событий на шоу ИИ с Аруном!
#MLOps #LLMOps #Azure

#AIWithArunShow #MLOps #LLMOps #Azure #AzureMachineLearning #Microsoft #MachineLearning #DevOps #ArtificialIntelligence #GitHub #ModelDeployment #DataScience #CloudComputing #GenerativeAI #ResponsibleAI #BookAlert #agenticai

Отказ от ответственности: мнения и взгляды, высказанные гостями, являются их собственными и не обязательно отражают официальную политику или позицию Microsoft.

Присоединяйтесь к этому каналу, чтобы получить доступ к бонусам:
   / @aiwitharunshow