Machine Learning / AI

Hoe voel je je over frontend-taken als ze komen?

Wat te doen met de gewichten van een ML-model als ze enkele gigabytes groot zijn? Hoe ze op te slaan in de context van Docker?

Wat is het verschil tussen CMD en ENTRYPOINT in een Dockerfile? Welke kan worden overschreven bij het starten van de container?

Voor het opslaan van sessies in de AI-service noemde je Redis. Zijn er modernere oplossingen die AI-specifieke operaties zoals samenvatting ondersteunen?

Hoe voorkom je dat je de productie kapot maakt bij het deployen van een problematische versie die zal starten maar met fouten zal werken?

Hoe sta je tegenover klassieke backend-taken (PostgreSQL, Django) naast AI/API-taken?

Schrijf een Python-functie die een niet-gesorteerde lijst van gehele getallen accepteert en de mediaan retourneert.

Hoe deploy je een service op een specifieke groep knooppunten in Kubernetes?

Hoe zou je een AI-assistent voor databases (ClickHouse) implementeren die vragen kan beantwoorden, SQL-query's kan genereren en uitvoeren? Welke stack en componenten zou je gebruiken?

FROM python:3.11 COPY ./app WORKDIR /app RUN pip install torch transformers fastapi uvicorn sentence-transformers CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0"]

Wat zijn lagen in Dockerfile en waarom is dit concept belangrijk?

Wat betekent de status CrashLoopBackOff bij een pod in Kubernetes? Wat kan het probleem zijn?

Is er in Kubernetes een mechanisme om de status van een pod te controleren voordat deze wordt opgenomen in de belasting?