The Machine Learning Engineer Courses

MLOps MLflow: Fine-tune LLaMA 3.2 3B with PEFT, QLoRA, and DORA for Customer Service

Master fine-tuning techniques for LLama 3.2 3B model using QLora and DORA, specifically focused on creating customer service chatbots with specialized datasets and MLflow integration.

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MLOps MLflow: Fine-tuning Llama 3.2 3B with PEFT, QLora and DORA for Customer Service - Spanish

Aprende a realizar fine-tuning del modelo LLama 3.2 3B usando QLora y DORA para crear bots especializados en servicio al cliente, con implementación práctica en MLflow.

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Managing Multiple Python Versions and Environments with Pyenv

Master Pyenv for managing multiple Python versions and environments, streamlining your development workflow with efficient version control and environment management techniques.

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MLOps: Managing Python Versions and Environments with Pyenv

Aprende a gestionar múltiples versiones de Python y crear entornos aislados con Pyenv, una herramienta esencial para el desarrollo eficiente de proyectos de machine learning.

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LLMOps MLflow - Document Classification with Fine-Tuning and Inference

Domina el fine-tuning de modelos LLM usando MLflow, desde la creación de clasificadores de documentos hasta la implementación con Docker y Azure DevOps para inferencia eficiente.

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Converting Qwen2-VL 2B Model to OpenVino IR Format for CPU Inference

Learn how to convert and optimize Qwen2-VL 2B model for CPU inference using OpenVino IR format, with practical implementation steps and performance insights.

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Converting Alibaba Cloud Qwen2-VL Model to OpenVino IR Format - Spanish Tutorial

Aprende a convertir e implementar el modelo Qwen2-VL de Alibaba Cloud a formato OpenVino IR para optimizar inferencias en CPU, con ejemplos prácticos y código detallado.

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BitNet.cpp - CPU Inference Framework for 1-bit Large Language Models

Explore BitNet CPP's optimized framework for efficient 1-bit LLM inference, featuring specialized kernels for fast, lossless CPU-based processing of 1.58-bit models.

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BitNet.cpp - Inferencia de Modelos de hasta 100B en CPU

Descubre cómo implementar inferencia de modelos BitNet con precisión de 1 bit usando el framework de Microsoft para CPU, permitiendo el despliegue eficiente de modelos de hasta 100B de parámetros.

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LLMOps with MLflow - Document Classification Using Fine-Tuned LLM Models

Master end-to-end document classification using MLflow for LLM fine-tuning, inference, and deployment with Docker. Build robust APIs and implement CI pipelines for efficient machine learning operations.

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MLOps MLFlow - Integration with LlamaIndex

Discover how to integrate MLFlow with LlamaIndex, leveraging OpenAI models and exploring MLflow traces for enhanced machine learning operations and tracking.

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MLOps MLFlow - Integración con LlamaIndex en Español

Descubre cómo integrar LlamaIndex con MLFlow y OpenAI, explorando el seguimiento y gestión de modelos de lenguaje mediante la función Traces para optimizar tus proyectos de MLOps.

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Evaluating LLM Responses with MLflow

Master MLflow's evaluation features to assess and analyze Large Language Model responses, enhancing your ability to measure and improve AI model performance.

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LLMOps MLflow - Evaluación de Respuestas LLM con MLflow

Descubre cómo evaluar efectivamente las respuestas de LLMs utilizando las capacidades integradas de MLflow, incluyendo implementación práctica y métricas de evaluación.

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Building a Conversational PDF Bot with LlamaIndex, Nvidia NIM, and Streamlit

Master building a conversational PDF bot using Streamlit, LlamaIndex, and Nvidia NIM to create interactive document-based chat applications with advanced RAG capabilities.

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