冗長性と回復性を大規模に構築して、ワークロードがアップタイムと復旧の目標を満たすことを保証します。
- データとアプリケーションの設計、非決定的な機能、運用上の課題など、AI ワークロードを設計するためのアーキテクチャの課題に対処する方法について説明します。
- 生成型 AI モデルと判別型 AI モデルを組み込む場合の設計に関する推奨事項を取得します。
- セキュリティ要件、大量のデータ、モデルの減衰、スキルのギャップ、迅速な AI イノベーション、倫理的基準の維持などの横断的な課題に対処します。
- MLOps と GenAIOps の両方をカバーする、モデルのライフサイクルを管理するための推奨プラクティスについて説明します。
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