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Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal
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An Introduction to the MLOps Tool Evaluation Rubric

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Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal

Organizations looking to build and adopt artificial intelligence (AI)–enabled systems face the challenge of identifying the right capabilities and tools to support Machine Learning Operations (MLOps) pipelines. Navigating the wide range of available tools can be especially difficult for organizations new to AI or those that have not yet deployed systems at scale. This webcast introduces the MLOps Tool Evaluation Rubric, designed to help acquisition teams pinpoint organizational priorities for MLOps tooling, customize rubrics to evaluate those key capabilities, and ultimately select tools that will effectively support ML developers and systems throughout the entire lifecycle, from exploratory data analysis to model deployment and monitoring. This webcast will walk viewers through the rubric's design and content, share lessons learned from applying the rubric in practice, and conclude with a brief demo.

What Attendees Will Learn:

• How to identify and prioritize key capabilities for MLOps tooling within their organizations

• How to customize and apply the MLOps Tool Evaluation Rubric to evaluate potential tools effectively

• Best practices and lessons learned from real-world use of the rubric in AI projects

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What Attendees Will Learn:

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