آموزش تست و بهینه‌سازی اپلیکیشن‌های LLM - آخرین آپدیت

بازسازی و تست میکروسرویس‌های LLM Refactor and Test LLM Microservices

• جلوگیری از یک اشتباه ۴۴۰ میلیون دلاری Preventing a $440 Million Mistake

• چگونه یک Endpoint را با TDD بسازیم؟ How to Build an Endpoint with TDD?

• چرا کد «تمیز» اهمیت دارد؟ Why "Clean" Code Matters?

• چگونه یک تابع پیچیده را بازسازی (Refactor) کنیم؟ How to Refactor a Complex Function?

محافظت از خروجی‌های LLM: تست و ارزیابی Safeguard LLM Outputs: Test and Evaluate

• وقتی مدل‌های خوب دچار خطا می‌شوند: مطالعه موردی Gemini When Good Models Go Bad: The Gemini Case Study?

• چگونه یک مجموعه تست رفتاری بسازیم؟ How to Build a Behavioral Test Suite?

• چرا پوشش ۱۰۰ درصدی تست‌ها کافی نیست؟ Why 100% Coverage Isn't Enough?

• چگونه جهش‌های باقی‌مانده را پیدا و حذف کنیم؟ How to Find and Kill Surviving Mutants?

ردیابی و ارزیابی آزمایشات مدل ML Track and Evaluate ML Model Experiments

• مشکل «روی سیستم من کار می‌کرد» The "It Worked on My Machine" Problem

• اولین Snapshot در DVC: گام به گام Your First DVC Snapshot: Step-by-Step

• از هرج‌ومرج صفحات گسترده تا بینش‌های سازمان‌یافته From Spreadsheet Chaos to Organized Insights

• ابزارگذاری اسکریپت آموزش با W&B Instrumenting Your Training Script with W&B

• چارچوبی برای انتخاب مدل قابل دفاع A Framework for Defensible Model Selection

اتوماسیون گردش‌کارهای ابری با اسکریپت‌نویسی پایتون Automate Cloud Workflows with Python Scripting

• آناتومی یک اسکریپت گردش‌کار خودکار Anatomy of an Automated Workflow Script

• تجزیه و استفاده از آرگومان‌ها Parsing and Using Arguments

• ضرورت اتوماسیون منعطف و مقاوم The Imperative for Resilient Automation

افزودن گاردریل‌های امنیتی به سرویس LLM Adding Safety Guardrails to an LLM Service