Learn to deploy ML models to production using the Sovereign Rust Stack—a pure Rust implementation with zero Python runtime dependencies. This hands-on course teaches you to work with three critical model formats (GGUF, SafeTensors, APR), implement MLOps pipelines with CI/CD and observability, and deploy models across GPU, CPU, WebAssembly, and edge targets.
Production ML with Hugging Face
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Production ML with Hugging Face
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Next-Gen AI Development with Hugging Face“
Dozent: Noah Gift
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Convert and deploy ML models across GGUF, SafeTensors, and APR formats for GPU, CPU, and browser targets
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Cloud Deployment
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Cryptography
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: CI/CD
- Kategorie: Application Deployment
- Kategorie: Cross Platform Development
- Kategorie: Performance Testing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Rust (Programming Language)
- Kategorie: Hugging Face
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Februar 2026
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Next-Gen AI Development with Hugging Face“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Understanding ML model formats and the Sovereign AI Stack. Learn GGUF, SafeTensors, and APR formats for different deployment targets.
Das ist alles enthalten
6 Videos8 Lektüren1 Aufgabe
Production infrastructure for ML systems. This module covers the essential MLOps practices needed to deploy and maintain ML models in production environments. Learn how to implement CI/CD pipelines specifically designed for ML workflows, set up comprehensive observability with logs, metrics, and traces, apply cryptographic model signing for supply chain security, and choose optimal deployment patterns based on your infrastructure requirements.
Das ist alles enthalten
8 Videos6 Lektüren1 Aufgabe
Real-world projects built with the Sovereign AI Stack. This module demonstrates practical applications through three production projects: Depyler (a Python-to-Rust transpiler with self-improving ML), Whisper.apr (speech-to-text in browser and CLI), and the APR ecosystem tools. Learn how to build self-improving systems using compiler-in-the-loop training, deploy speech recognition to resource-constrained environments, and leverage the full APR toolchain for model conversion and inference.
Das ist alles enthalten
11 Videos6 Lektüren1 Aufgabe
Final project deploying Qwen2.5-Coder-0.5B across all three model formats. Students demonstrate mastery of format conversion, CLI deployment, server deployment, and performance benchmarking.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 Aufgabe
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Häufig gestellte Fragen
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