Memastikan bahwa beban kerja memenuhi target waktu aktif dan pemulihan dengan membangun redundansi dan ketahanan dalam skala besar.
- Pahami cara mengatasi tantangan arsitektur untuk merancang beban kerja AI, termasuk desain data dan aplikasi, fungsionalitas nondeterministik, dan tantangan operasional.
- Dapatkan rekomendasi desain saat menggabungkan model AI generatif dan diskriminatif.
- Mengatasi tantangan lintas pemotongan seperti persyaratan keamanan, volume data besar, kerusakan model, kesenjangan keterampilan, inovasi AI yang cepat, dan mempertahankan standar etika.
- Pelajari tentang praktik yang direkomendasikan untuk mengelola siklus hidup model, yang mencakup MLOps dan GenAIOps.
Ikuti kami di web