The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) vs Machine learning at scale

Pages de cours et ressources sur l’ingénierie de prompts, les modèles de langage augmentés, les LLMOps et l’UX des interfaces en langage naturel.

Contenus sur plusieurs années : infrastructure, gestion des données, déploiement, supervision et organisation des équipes ML.

Contenu récent sur la construction et la collaboration avec des systèmes d’agents, avec une perspective d’IA multijoueur.

Guide régulièrement mis à jour sur les options de GPU cloud pour choisir sa puissance d’entraînement et d’inférence.

Lisez des analyses de conception de systèmes de ML, d'inférence de LLM à grande échelle, de systèmes de recommandation, de recherche et classement, de systèmes publicitaires et de RAG.

Recevez chaque semaine des analyses de haute qualité et des conseils pratiques d'un ingénieur ML qui travaille sur des systèmes de production à grande échelle.

Des analyses approfondies sur l'optimisation des LLM, l'entraînement des LLM et la conception de systèmes de ML pour les ingénieurs qui dépassent les tutoriels.

Des conseils pour débuter en ML, entrer dans les grandes technologiques, choisir entre MLE et data scientist, et savoir si un doctorat en vaut la peine.