MLOps.community
Podcast készítő Demetrios

Kategóriák:
426 Epizód
-
Introducing DBRX: The Future of Language Models // [Exclusive] Databricks Roundtable
Közzétéve: 2024. 04. 12. -
From MVP to Production // AI in Production Conference
Közzétéve: 2024. 04. 09. -
Data Engineering in the Federal Sector // Shane Morris // #223
Közzétéve: 2024. 04. 05. -
What Business Stakeholders Want to See from the ML Teams // Peter Guagenti // #222
Közzétéve: 2024. 04. 02. -
MLOps - Design Thinking to Build ML Infra for ML and LLM Use Cases // Amritha Arun Babu & Abhik Choudhury // #221
Közzétéve: 2024. 03. 29. -
4 Years of the MLOps Community // Demetrios Brinkmann // #220
Közzétéve: 2024. 03. 26. -
The Art and Science of Training LLMs // Bandish Shah and Davis Blalock // #219
Közzétéve: 2024. 03. 22. -
Security and Privacy // Day 2 Panel 1 // AI in Production Conference
Közzétéve: 2024. 03. 19. -
[Exclusive] Zilliz Roundtable // Why Purpose-built Vector Databases Matter for Your Use Case
Közzétéve: 2024. 03. 15. -
A Decade of AI Safety and Trust // Petar Tsankov // MLOps Podcast #218
Közzétéve: 2024. 03. 12. -
The Real E2E RAG Stack // Sam Bean, Rewind AI // #217
Közzétéve: 2024. 03. 08. -
Managing Data for Effective GenAI Application // Anu Arora and Anass Bensrhir // #215
Közzétéve: 2024. 03. 05. -
Becoming an AI Evangelist // Alex Volkov // #215
Közzétéve: 2024. 03. 01. -
LLM Use Cases in Production // AI in Production Conference // Panel 1
Közzétéve: 2024. 02. 28. -
Information Retrieval & Relevance // Daniel Svonava // #214
Közzétéve: 2024. 02. 24. -
Evaluating and Integrating ML Models // Morgan McGuire and Anish Shah // #213
Közzétéve: 2024. 02. 21. -
Data Governance and AI // Alexandra Diem // #212
Közzétéve: 2024. 02. 16. -
Ads Ranking Evolution at Pinterest // Aayush Mudgal // #211
Közzétéve: 2024. 02. 13. -
LLM Evaluation with Arize AI's Aparna Dhinakaran // #210
Közzétéve: 2024. 02. 09. -
Powering MLOps: The Story of Tecton's Rift // Matt Bleifer & Mike Eastham // #209
Közzétéve: 2024. 02. 06.
Weekly talks and fireside chats about everything that has to do with the new space emerging around DevOps for Machine Learning aka MLOps aka Machine Learning Operations.