Loading blogs...
Posts tagged MLOps.
Workstation over het blootleggen van knelpunten bij LLM-agenten met waarneembaarheid: OpenTelemetry, Prometheus/Grafana/Thanos, Langfuse – met duidelijke voor- en nadelen, kostenvoordelen en gebruiksstatistieken die marges beschermen.
Workstation op turbo-opladende LLMs: PagedAttention-paging voor KV-cache, vLLM-serving, Self-Debugging voor agenten, PowerInfer-tokensnelheden en EG-MLA-geheugenbesparingen - met productie-afwegingen.
Technisch Workstation-brief over deep learning: gradient-getrainde deep nets, discriminatieve vs generatieve modellen, taakmetrics, en Bedrock vs Kubernetes-serving.
Kimi K3 duwt open-weight modellen het frontier-agentgebied in. Wat verandert voor developers, vLLM-serving, MCP en Workstation productieadvies.
Implementeer Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker en Amazon Q, en lanceer daarna een eerste business agent in Microsoft Teams — met requirements, tooling en time boxes.
Combineer Kubeflow en Argo CD voor MLOps op Kubernetes: train en registreer modellen in Kubeflow, promote InferenceServices met GitOps, rollback met git revert.

Wat zijn grote taalmodellen en hoe werken ze? Een duidelijke, niet-technische uitleg voor managers en technici – tokens, inbedding, transformatoren, training en gevolgtrekking – plus productie-Kubernetes YAML om uw eigen LLM te implementeren met Ollama en vLLM.