Einverstanden, Freunde. Chris Wade hier, zurück in den digitalen Gräben mit euch auf agntlog.com. Heute machen wir nicht einfach einen Rundgang; wir gehen den Dingen auf den Grund und sprechen über etwas, das mich beschäftigt, und wahrscheinlich euch auch, in der Welt der Agentenüberwachung: die Kunst, oder vielleicht genauer gesagt, das notwendige Übel von
Wie man ein CLI-Tool mit Weights & Biases erstellt: Ein praktischer Leitfaden
Wir werden ein Kommandozeilen-Interface (CLI) erstellen, das sich in Weights & Biases integriert und es Ihnen ermöglicht, Experimente effizient zu protokollieren und zu überwachen. Das mag einfach erscheinen, aber wenn Sie die richtigen Schritte nicht befolgen, kann es schnell zu einem Rätsel werden.
Voraussetzungen
Wie man CI/CD mit Langfuse konfiguriert
In diesem Tutorial werden Sie eine CI/CD-Pipeline mit Langfuse einrichten, das derzeit 23 432 Sterne, 2 372 Forks und 592 offene Probleme auf GitHub hat. Diese Zahlen zeugen von seiner Beliebtheit unter Entwicklern, deuten aber auch auf eine Gemeinschaft hin, die weiterhin aktiv verbessert.
Arize vs MLflow : Welchen sollten Sie für die Produktion wählen?
Wenn Sie ein Modell für maschinelles Lernen (ML) in der Produktion implementieren möchten, kann die Wahl zwischen Arize und MLflow einschüchternd wirken. Seien wir ehrlich; jeder hat seine Besonderheiten und Funktionen. Zum Beispiel legt Arize den Fokus auf die Beobachtbarkeit und die Überwachung der Leistung von ML-Modellen, während MLflow überraschenderweise einen
Sieben Fehler bei der Fehlersuche von Agenten, die echtes Geld kosten
Ich habe diesen Monat drei Produktionsbereitstellungen von Agenten gesehen, die fehlgeschlagen sind. Alle drei haben die gleichen fünf Fehler gemacht. Das ist keine bloße Zufälligkeit. Die Realität ist, dass Fehler bei der Fehlersuche von Agenten zu erheblichen Kosten führen können, sowohl finanziell als auch zeitlich. Egal, ob Sie es mit KI-Agenten oder Automatisierung zu tun haben
Express gegen Hono: Welches für kleine Teams
Seit Oktober 2023 hat Express über 63.000 Sterne auf GitHub, während Hono etwa 4.500 hat. Die Zahlen lügen nicht, oder? Aber die Sterne sind nur ein Beliebtheitswettbewerb; die eigentliche Frage ist, welches Framework am besten für kleine Teams geeignet ist.