))
Ubuntu AI | Ep 5: Understanding MLOps and Observability
Fetch error
Hmmm there seems to be a problem fetching this series right now.
Last successful fetch was on October 01, 2024 03:55 (
What now? This series will be checked again in the next day. If you believe it should be working, please verify the publisher's feed link below is valid and includes actual episode links. You can contact support to request the feed be immediately fetched.
Manage episode 380566788 series 3522664
Вміст надано Canonical. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Canonical або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
In this episode we're hosting Simon Aronsson, Senior Engineering Manager for Canonical Observability Stack.
Machine learning operations (MLOps) is a new practice that ensures ML workflow automation in a scalable and efficient manner. But how do you make MLOps observable? How can you better understand how your product-grade AI initiative and its infrastructure are performing?
This is where observability comes in.
Learn more about our solutions here: https://ubuntu.com/ai
19 епізодів
Поширити
