Thomas Piacentini
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Parcours

Évaluer et fiabiliser

Texte original · anglais750 min

Measure model and agent behavior, expose failure modes, instrument the runtime, and build release and incident controls around evidence.

  1. phases/02-ml-fundamentals/09-model-evaluation — 90 min
  2. phases/11-llm-engineering/10-evaluation — 45 min
  3. phases/14-agent-engineering/30-eval-driven-agent-development — 60 min
  4. phases/14-agent-engineering/26-failure-modes-agentic — 60 min
  5. phases/14-agent-engineering/23-otel-genai-conventions — 60 min
  6. phases/17-infrastructure-and-production/08-inference-metrics-goodput — 60 min
  7. phases/17-infrastructure-and-production/13-llm-observability — 60 min
  8. phases/17-infrastructure-and-production/21-ab-testing-llm-features — 60 min
  9. phases/17-infrastructure-and-production/22-load-testing-llm-apis — 75 min
  10. phases/17-infrastructure-and-production/20-shadow-canary-progressive — 60 min
  11. phases/17-infrastructure-and-production/24-chaos-engineering-llm — 60 min
  12. phases/17-infrastructure-and-production/23-sre-for-ai — 60 min
Code et livrables 1
Ce que vous en retenez

Enregistré dans votre carnet sur cet appareil.

Sources et limites

Les repères de lecture sont déclaratifs. Les résultats de tests sont enregistrés séparément ; ils valent pour les cas exécutés.

AI Engineering from Scratch · 3f9715c · MIT

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