Garantisce che il carico di lavoro soddisfi gli obiettivi di tempo di attività e ripristino creando ridondanza e resilienza su larga scala.
- Informazioni su come affrontare le sfide dell'architettura per la progettazione di carichi di lavoro di intelligenza artificiale, tra cui la progettazione di dati e applicazioni, la funzionalità non deterministica e le sfide operative.
- Ottenere raccomandazioni di progettazione quando si incorporano modelli di intelligenza artificiale generativi e discriminanti.
- Affrontare sfide trasversali, ad esempio requisiti di sicurezza, volumi di dati di grandi dimensioni, decadimento del modello, gap di competenze, innovazione rapida dell'IA e mantenimento di standard etici.
- Informazioni sulle procedure consigliate per la gestione del ciclo di vita dei modelli, che coprono sia MLOps che GenAIOps.
Seguici sul Web