Note per gli ingegneri che creano software di produzione veloce e difficile.
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Una guida pratica all'intelligenza artificiale privata su dispositivi mobili ed edge. Copre l'inferenza sul dispositivo, la minimizzazione dei dati, la strategia di aggiornamento e le misure di salvaguardia per i carichi di lavoro sensibili.
Una guida tecnica per spedire sistemi di intelligenza artificiale autonomi oltre la modalità demo. Copre approvazioni, rollback, limiti di velocità e controlli di runtime per l'utilizzo in produzione reale.
Una guida orientata alla produzione su cosa misurare nei sistemi LLM attivi. Copre la latenza, le chiamate degli strumenti, la qualità del recupero, la deriva e l'affidabilità visibile all'utente.
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Una guida incentrata sull'acquirente per proteggere i sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano strumenti nella produzione. Copre autorizzazioni con ambito, approvazioni, audit trail e controlli di runtime che supportano team veloci.