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TMThamu Mnyulwathamu.hashnode.dev4d ago · 7 min read

Reproduzierbares Experiment-Tracking mit MLflow und UV

Die meisten MLflow-Tutorials beginnen mit pip install mlflow und enden mit einem Screenshot der Tracking UI. Das ist hilfreich, aber es ueberspringt den Teil, der Reproduzierbarkeit meistens zuerst br

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TMThamu Mnyulwathamu.hashnode.devJul 14 · 10 min read

GenAI-Evaluation mit mlflow.genai.evaluate(): Jenseits von Accuracy

Der erste Fehler bei der Evaluation von GenAI-Systemen ist, die Antwort wie ein Klassifikationslabel zu behandeln. Das funktioniert bei deterministischen Machine-Learning-Aufgaben. Es funktioniert nic

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TMThamu Mnyulwathamu.hashnode.devJul 14 · 10 min read

Generative AI mit MLflow 3.x produktionsreif machen: Tracing, Evaluation und Prompt-Optimierung

Generative-AI-Systeme scheitern anders als klassische Software. Bei einem normalen HTTP-Service laesst sich ein Produktionsproblem oft auf bekannte Fragen reduzieren: Ist die Anfrage abgelaufen? Hat d

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TMThamu Mnyulwathamu.hashnode.devApr 30 · 7 min read

Sentinel Health: Wie ich mit spec-driven Entwicklung den Google Build with AI Buildathon Southern Africa 2026 gewonnen habe

Am Donnerstag, dem 30. April 2026, von 17:00 bis 19:00 SAST, nahm ich am Google Build with AI Buildathon Southern Africa teil. Es war ein virtuelles Event, veranstaltet von GDG und dem Developer Ecosy

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TMThamu Mnyulwathamu.hashnode.devNov 23, 2025 · 7 min read

MkDocs RAG Documentation Assistant

Dokumentation ist am wertvollsten, wenn man sie befragen kann, ohne die Quelle der Wahrheit zu verlieren. Der MkDocs RAG Documentation Assistant war eine kleine, aber vollstaendige Exploration dieser

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TMThamu Mnyulwathamu.hashnode.devJun 17, 2023 · 6 min read

Designing Data-Intensive Applications, ehrlich rezensiert

Jeder Engineer hat ein Buch, das man kauft, weil es immer wieder in den Empfehlungen anderer Leute auftaucht. Fuer mich war das Designing Data-Intensive Applications von Martin Kleppmann. Ich erwartet

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