Want to learn TPUs? Check this open-source Python simulator - perfect for getting hands-on with ML hardware! #MLOps #Python #OpenSource https://github.com/UCSBarchlab/OpenTPU

🧠⚠️ What if your AI could sense failure before it even runs?
We built a system that predicts agent execution outcomes with 88.6% accuracy using interpretable ML, prompt entropy, and chain depth indicators.
This is not sci-fi—it's agentic foresight in action.

👇 Read now:
https://medium.com/@rogt.x1997/why-40-of-ai-agent-failures-could-be-prevented-inside-the-predictive-engine-of-manus-ai-cf8194fa1f56

#AI #PredictiveML #GenAI #MLOps #ManusAI #ExplainableAI
https://medium.com/@rogt.x1997/why-40-of-ai-agent-failures-could-be-prevented-inside-the-predictive-engine-of-manus-ai-cf8194fa1f56

Scaling AI takes a team.
Bring your architects, leaders, & engineers to #QConAI (Dec 16–17, NYC) to align on what works now in #GenAI, #MLOps & production AI systems.

📩 Bringing 3+? Email info@qcon.ai for group discounts.

🔗 https://bit.ly/3ZttURM
#AIEngineering #DevTeams

🚀 From hallucinations to hardware overload, GenAI is chaos without structure.
🧠 MLOps isn't optional anymore — it's the OS of modern AI.
💡 Learn how companies like Ocado scale LLMs with tools like MLflow, DVC, and Vertex AI.
#MLOps #GenAI #AIEngineering #LLMOps #AI2025
👉
https://medium.com/@rogt.x1997/mlops-vs-genai-chaos-inside-the-systems-keeping-ai-from-going-rogue-1dacbbb59fbc

🎯 "Prediction isn't the endgame—cognition is."
Explore how a real-world AI stack achieved 91.3% accuracy by listening to data, not just crunching it.
📡 From Kafka to SHAP to CatBoost, this is the blueprint for cognitive infrastructure in 2025.
🔗 https://medium.com/@rogt.x1997/why-the-smartest-ai-doesnt-just-predict-it-listens-a-journey-into-cognitive-infrastructure-f8b5ab0a3c80
#AIArchitecture #CognitiveAI #RealTimeML #MLops #TechStrategy 🤖🔍
https://medium.com/@rogt.x1997/why-the-smartest-ai-doesnt-just-predict-it-listens-a-journey-into-cognitive-infrastructure-f8b5ab0a3c80

The MLOps skillset is evolving! 🤯

Reddit shows a clear trend: DataOps is emerging as a distinct specialization, separate from traditional DevOps.

Is your organization prepared for this shift?

Full blog post: https://dougortiz.blogspot.com/2025/05/the-quiet-revolution-in-mlops-dataops.html

What training programs are you implementing to address this emerging DataOps talent gap?

#MLOps #DataOps #SkillGap #TheMlopsSkill #DeepLearning

Surprising MLOps twist! 🤯

Recent trends point to a potential convergence of MLE and MLOps roles.

Could this mean the end of dedicated MLOps roles in smaller teams? 🤔

Full blog post: https://dougortiz.blogspot.com/2025/05/the-blurring-lines-in-ml-engineering.html

#FullStackML #MLE #MLOps #TheBlurringLines #AITrends

What if your CI/CD wasn’t just for deployments… but part of the product?

Argo Workflows turns Kubernetes into a pipeline engine — DAGs, pods, full visibility inside the cluster.

🎥 https://youtube.com/shorts/-fAz7eWkTMA

#DevOpsGirl #Kubernetes #MLOps #CloudNative

🚕💡 The model is up and running! It predicts ride durations for NY Yellow Taxi trips, and I’m loving the MLOps journey. Now focusing on deploying the model and automating the process. #DataScience #AI #MachineLearning #MLOps #ZoomCamp #DataTalksClub

📊💻 Just completed the linear regression model to predict ride durations based on data from Jan-Feb 2023. Now on to tuning and integrating the model into a Docker container. Next steps ahead! #MachineLearning #DataScience #MLOps #ZoomCamp #DataTalksClub

🗽🚖 Starting with the NY Yellow Taxi dataset from Jan-Feb 2023! Preparing to build a regression model to predict ride durations. Time to dive into the data and start exploring! #MLOps #ZoomCamp #DataTalksClub #MachineLearning

🚀 $3.83 Billion by 2025? That’s the MLOps market powering GenAI at scale.
Discover the 5-stage blueprint keeping LLMs from going rogue – from hallucination drift to real-time prompt correction. 🧠⚙️

🔗 Read now: https://medium.com/@rogt.x1997/3-83-billion-by-2025-why-mlops-is-becoming-the-backbone-of-scalable-ai-c9571db4e66b

#GenAI #MLOps #AIEngineering #ModelOps #LLM #AIStack
https://medium.com/@rogt.x1997/3-83-billion-by-2025-why-mlops-is-becoming-the-backbone-of-scalable-ai-c9571db4e66b

[Перевод] Теневая сторона AutoML: когда no-code инструменты вредят больше, чем помогают

AutoML обещает лёгкий вход в машинное обучение: не нужно разбираться с пайплайнами, настраивать гиперпараметры и писать код — просто загрузи данные и получи модель. Но за удобством скрываются архитектурные риски, которые не всегда видны на первом этапе. От непрозрачных решений до «тихого дрейфа» и невозможности отката — автоматизация может не упростить, а усложнить жизнь, особенно в проде. В этой статье — разбор того, что на самом деле строит AutoML, где он действительно полезен, и почему его нельзя воспринимать как волшебную кнопку.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/911456/

#mlops #data_science #машинное_обучение #Автоматизация_ML #Версионирование_данных

To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab

Локальная работа в Jupyter-ноутбуках – неотъемлемая часть исследований и экспериментов нашего ML-отдела. Но из какой среды эти ноутбуки лучше запускать? Мы пользуемся двумя вариантами: запуском из Docker-контейнера и запуском в изолированном локальном poetry-окружении. В статье соберем минимальный сетап для работы с Jupyter-ноутбуками и ссылки на полезные ресурсы для ознакомления.

https://habr.com/ru/articles/911298/

#poetry #docker #dockercompose #mlops #ml #jupyterlab #jupyter #jupyter_notebook #infrastructure #mlops_tools

🚗 What Tesla Knows About AI That Everyone Else Missed
It’s not about bigger models. It’s about better data.
Discover how Tesla’s real-world feedback loop is redefining AI success in 2025 🧠⚡
👉 Read here: https://medium.com/@rogt.x1997/what-tesla-knows-about-ai-that-everyone-else-missed-cf0ef5de775a
#TeslaAI #DataCentricAI #MachineLearning #AI2025 #MLOps
https://medium.com/@rogt.x1997/what-tesla-knows-about-ai-that-everyone-else-missed-cf0ef5de775a

🖥️ MLOps & AIOps – Free Online Training
📅 28th May | 🕢 7:30 AM IST
👨‍🏫 Mr. Rajanikanth
🔗 https://tr.ee/MLAI28M
Master the tools that automate ML and AI operations.

#MLOps #AIOps #AI #TechLearning #MastodonTech #NareshIT

🚀 Kicking off #MLOpsZoomcamp at
@DataTalksClub with the completion of module 1 - can’t wait to dive into MLOps best practices and start building production‑ready ML pipelines!

🔧 Check out the course details: https://datatalks.club/blog/mlops-zoomcamp.html #DataScience #MLOps

🧠🚨 87% of GenAI Failures Were Preventable
What’s keeping your LLMs from derailing?
Discover how a battle-tested MLOps framework keeps hallucinations, drift, and latency in check — from data pipelines to live monitoring.
Read here 👉 https://medium.com/@rogt.x1997/87-of-genai-failures-were-preventable-this-mlops-framework-shows-how-f968505990c1
#MLOps #GenAI #AIEngineering #AIOps #ModelOps
https://medium.com/@rogt.x1997/87-of-genai-failures-were-preventable-this-mlops-framework-shows-how-f968505990c1

MLOps focuses on the lifecycle management of machine learning models. It combines machine learning with traditional data engineering and DevOps practices for building, deploying, and maintaining ML models.

Read the full article >> http://www.beolle.info/TeVs
#mlops #ml #cloudcomputing #aiops

Как не переплатить за автоматизацию? Разбираем, когда стоит подключать ML

Часто автоматизация средствами ML ассоциируется с быстрым ростом эффективности бизнеса, но на практике оборачивается молниеносным увеличением затрат. Поэтому подход «Если делаешь что-то больше одного раза, автоматизируй это» выглядит слишком радикальным. Как понять, действительно ли вам нужны ML-технологии или же ваши задачи можно закрыть простыми скриптами и правилами? Чтобы разобраться в этом вопросе, мы в Selectel исследовали успешные кейсы автоматизации в финансовом секторе, телекоме и IT-инфраструктуре, опираясь на экспертизу специалистов из T-Банк, PIX Robotics и Netcracker. Подробности под катом!

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/910730/

#selectel #ml #mlops #rpa #интервью