The Machine Learning Engineer Courses

MLOps: Databricks MLFlow y Optuna para Ajuste de Hiperparámetros - Español

Optimiza modelos de machine learning con Databricks, MLflow y Optuna. Aprende técnicas de ajuste de hiperparámetros usando XGBoost en un entorno práctico.

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Deploy Applications in GCP: Build Docker and Serve Application with StreamLit

Aprende a desplegar aplicaciones en GCP: clona repositorios, instala Docker, crea imágenes y sirve aplicaciones con StreamLit.

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Desplegar Aplicaciones en GCP - Creación de Docker y Ejecución con StreamLit

Aprende a desplegar aplicaciones en GCP: clona repositorios, instala Docker, crea imágenes, ejecuta contenedores y realiza pruebas con StreamLit para una implementación eficiente.

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MLOps: Databricks and MLFlow Hyper-parameter Tuning for XGBoost Models

Optimize machine learning models using Databricks and MLflow for hyperparameter tuning with XGBoost and HyperOpt.

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MLOps MLFlow: Databricks y MLFlow Hyper-Parameter Tuning en Español

Optimiza modelos de machine learning con Databricks y MLflow, utilizando Hyperopt y XGBoost para ajuste de hiperparámetros.

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MLOps MLFlow: Mlflow Projects - Databricks and MLFlow Pipelines

Aprende a crear pipelines de ejecución con MLflow Projects, utilizando Databricks como repositorio de artefactos y servidor de seguimiento para registrar toda la actividad.

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MLOps MLFlow: Building Pipelines with MLflow Projects

Build MLflow project pipelines for efficient machine learning workflows. Learn to create and execute data science pipelines using MLflow Projects.

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Prompt Engineering: OpenAI, GPT-4, and Mistral 7B Basics Introduction

Explore prompt engineering basics with GPT-4, GPT-3.5 Turbo, and Mistral 7B through practical examples and hands-on demonstrations.

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Prompt Engineering: Introducción con OpenAI GPT-4, GPT-3.5 Turbo y Mistral 7B en Español

Explora técnicas de ingeniería de prompts con GPT-4, GPT-3.5 Turbo y Mistral 7B. Aprende a optimizar interacciones con modelos de lenguaje para obtener resultados más precisos y útiles.

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Fine-Tuning T5 for Document Classification - Part 0: Proof of Concept (Español)

Personaliza Flan-T5 para clasificación de documentos usando un dataset pequeño de 1000 documentos en 10 clases.

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MLOps: Using Python Libraries in DotNet - Spacy, Numpy, Pandas

Integrate Python libraries like Spacy, NumPy, and Pandas into .NET applications using Pythonnet for enhanced machine learning and data science capabilities.

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MLOps: Usando Librerías de Python en DotNet - Spacy, Numpy, Pandas

Aprende a integrar librerías Python como Spacy, NumPy y Pandas en aplicaciones .NET utilizando pythonnet, con ejemplos prácticos y código fuente disponible.

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LLMOps: Accelerate LLM Inference in GPU Using TensorRT-LLM

Acelere la inferencia de LLM en GPU utilizando TensorRT-LLM para mejorar el rendimiento y la eficiencia en aplicaciones de aprendizaje automático.

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LLMOps: Acelerar Inferencia en GPU de LLMs usando TensorRT-LLM

Acelera la inferencia de LLMs en GPU utilizando TensorRT-LLM. Aprende a optimizar el rendimiento y mejorar la eficiencia de tus modelos de lenguaje de gran escala.

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LLMOps: OpenVino Toolkit - Quantizing LLama3.1 8B to 4int and CPU Inference

Convierte y optimiza el modelo LLAMA3.1 8B con OpenVino Toolkit, realizando quantización a 4Int e inferencia en CPU para mejorar el rendimiento en tareas de procesamiento de lenguaje natural.

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