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Plan du cours
Introduction au déploiement de l'IA
- Aperçu du cycle de vie du déploiement de l'IA
- Défis liés au déploiement des agents d'IA en production
- Points clés : scalabilité, fiabilité et maintenabilité
Conteneurisation et orchestration
- Introduction à Docker et aux bases de la conteneurisation
- Utilisation de Kubernetes pour l'orchestration des agents d'IA
- Meilleures pratiques pour la gestion des applications IA conteneurisées
Servage des modèles d'IA
- Aperçu des frameworks de service de modèles (par ex., TensorFlow Serving, TorchServe)
- Construction d'API REST pour l'inférence des agents d'IA
- Gestion des prédictions par lots vs temps réel
CI/CD pour les agents d'IA
- Mise en place de pipelines CI/CD pour les déploiements d'IA
- Automatisation des tests et de la validation des modèles d'IA
- Mises à jour progressives et gestion du contrôle de version
Surveillance et optimisation
- Mise en œuvre d'outils de surveillance des performances des agents d'IA
- Analyse du dérive des modèles et des besoins de réentraînement
- Optimisation de l'utilisation des ressources et de la scalabilité
Sécurité et gouvernance
- Garantie de la conformité aux réglementations sur la protection de la vie privée des données
- Sécurisation des pipelines de déploiement d'IA et des API
- Audit et journalisation pour les applications d'IA
Activités pratiques
- Conteneurisation d'un agent d'IA avec Docker
- Déploiement d'un agent d'IA à l'aide de Kubernetes
- Mise en place de la surveillance des performances de l'IA et de l'utilisation des ressources
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compétences en programmation Python
- Compréhension des workflows de machine learning
- Familiarité avec des outils de conteneurisation tels que Docker
- Expérience des pratiques DevOps (recommandée)
Public cible
- Ingénieurs MLOps
- Professionnels DevOps
14 Heures