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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

Nombre de participants


Prix par participant

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