Formation Deploying AI Agents in Production Environments
Le déploiement d'agents d'intelligence artificielle dans des environnements de production est une étape essentielle pour rendre opérationnels les modèles d'intelligence artificielle et garantir leur évolutivité, leur fiabilité et leurs performances dans des applications réelles.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques de déploiement et de gestion des agents d'IA dans des environnements de production.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de déploiement d'IA évolutifs.
- Utiliser des outils comme Docker et Kubernetes pour conteneuriser et orchestrer des agents d'IA.
- Surveiller et optimiser les agents d'IA dans les environnements de production.
- Mettre en œuvre des flux de travail CI/CD pour les déploiements d'agents d'IA.
- Assurer la conformité avec les exigences de sécurité et de gouvernance des données.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction au déploiement de l'IA
- Aperçu du cycle de vie du déploiement de l'IA
- Défis liés au déploiement d'agents d'IA en production
- Considérations clés : évolutivité, fiabilité et maintenabilité
Conteneurisation et orchestration
- Introduction à Docker et aux bases de la conteneurisation
- Utilisation de Kubernetes pour l'orchestration d'agents d'IA
- Meilleures pratiques pour la gestion des applications d'IA conteneurisées
Servir les modèles d'IA
- Vue d'ensemble des cadres de service de modèles (par exemple, TensorFlow Serving, TorchServe)
- Création d'API REST pour l'inférence des agents d'IA
- Gestion des prédictions par lots ou en temps réel
CI/CD pour AI Agents
- Mise en place de pipelines CI/CD pour les déploiements d'IA
- Automatiser les tests et la validation des modèles d'IA
- Mise à jour et gestion du contrôle des versions
Surveillance et optimisation
- Mise en œuvre d'outils de surveillance des performances des agents d'IA
- Analyse de la dérive des modèles et des besoins de recyclage
- Optimisation de l'utilisation des ressources et de l'évolutivité
Sécurité et Governance
- Garantir la conformité avec les réglementations en matière de confidentialité des données
- Sécurisation des pipelines de déploiement de l'IA et des API
- Audit et journalisation des applications d'IA
Travaux pratiques Activities
- Conteneurisation d'un agent d'IA avec Docker
- Déploiement d'un agent d'IA à l'aide de Kubernetes
- Mise en place d'une surveillance des performances de l'IA et de l'utilisation des ressources
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de la programmation Python
- Compréhension des flux de travail de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec les outils de conteneurisation comme Docker
- Expérience des pratiques DevOps (recommandé)
Audience
- MLOps ingénieurs
- DevOps professionnels
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Formation - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des agents personnalisés avec une logique spécifique au rôle et un routage des outils.
- Construire des flux de travail dynamiques en utilisant l'appel avancé aux fonctions et le changement de contexte.
- Mettre en œuvre des modules de mémoire et des cadres de planification dans les équipes d'agents.
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Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- Bien des exercices et pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer et automatiser des flux de travail entreprise à l'aide de AutoGen et d'agents LLM.
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Format du Cours
- Cours interactif et discussions.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de Personnalisation du Cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
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14 HeuresCette formation en direct avec formateur dans Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels intermédiaires du secteur des affaires et de l'intelligence artificielle qui souhaitent créer des agents d'affaires intelligents et spécifiques au domaine à l'aide de CrewAI.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture de CrewAI et sa pertinence dans les cas d'utilisation des affaires.
- Créer des agents orientés vers les affaires en utilisant des rôles, des outils et une mémoire.
- Construire des équipes d'agents qui collaborent pour exécuter des workflows d'affaires.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and design principles of CrewAI.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
- Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
- Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
- Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and core principles of CrewAI.
- Design workflows involving multiple collaborating agents.
- Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
- Implement and orchestrate real-world automation use cases.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Créer des flux de travail multi-agents à partir d'une interface sans code.
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Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Introduction to Grok AI: Understanding xAI’s Chatbot
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre ce qu'est Grok AI et en quoi il diffère des autres chatbots.
- Explorer les principales caractéristiques et fonctionnalités de Grok AI.
- Interagir efficacement avec Grok AI pour un usage personnel et professionnel.
- Tirer parti de Grok AI pour la productivité, la créativité et la résolution de problèmes.
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Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels intermédiaires en IA et en automatisation souhaitant concevoir, mettre en œuvre et orchestrer des systèmes multi-agents avec AutoGen et LLMs.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des architectures multi-agents utilisant le cadre AutoGen.
- Configurer les rôles des agents, leurs capacités et leurs comportements coordonnés.
- Utiliser l'appel aux fonctions et la gestion de la mémoire pour les interactions entre agents.
- Construire et tester des flux de travail basés sur Python pour des cas d'utilisation réels avec des agents LLM.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- Bien des exercices et pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
7 HeuresCet atelier d'une journée, conçu pour les développeurs, les scientifiques des données et les passionnés d'IA, vous aidera à comprendre et à exploiter la puissance des systèmes d'IA agentiques en utilisant AutoGen v0.4.
Grâce à un mélange d'exercices pratiques et de démonstrations concrètes, vous apprendrez à construire, gérer et déployer des applications multi-agents alimentées par Large Language Models (LLMs).
À la fin de ce cours, vous acquerrez une solide base dans l'architecture en couches d'AutoGen, maîtriserez la communication asynchrone entre les agents et explorerez des cas d'utilisation réels ainsi que les meilleures pratiques pour développer des applications évolutives et intelligentes basées sur les LLM.
Read AI Essentials: Meeting Summaries and Insights
7 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur dans Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre à utiliser Read AI pour capturer les résumés des réunions, extraire les insights clés et générer des points d'action avec un effort manuel minimal.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Configurer Read AI pour les réunions sur les principaux plateformes.
- Générer automatiquement des résumés de réunion et identifier les points d'action.
- Interpréter les analyses d'engagement et de sentiment fournies par Read AI.
- Partager, modifier et organiser efficacement les résumés pour la collaboration d'équipe.
Read AI: Meeting Workflows for Remote Teams
7 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur dans Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent rationaliser la collaboration d'équipes à distance grâce à des flux de travail alimentés par l'intelligence artificielle et les analytics Read AI.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir des flux de travail complets pour les réunions d'équipes à distance en utilisant Read AI.
- Automatiser les suivis et la documentation pour réduire le surcoût des réunions.
- Tirer parti des synthèses alimentées par l'IA pour une collaboration synchrone et asynchrone.
- Suivre l'engagement et la responsabilisation de l'équipe grâce aux insights Read AI.
Secure and Compliant Agent Workflows with CrewAI
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur dans Belgique s'adresse aux professionnels avancés souhaitant concevoir des flux de travail d'agents sécurisés et conformes à l'aide de CrewAI dans les environnements d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Définir des flux de travail sécurisés et auditables impliquant plusieurs agents.
- Mettre en œuvre des stratégies de confidentialité des données au sein des systèmes autonomes.
- Intégrer la journalisation, la gouvernance et les mécanismes de conformité.
- Déployer et surveiller des systèmes basés sur CrewAI sécurisés dans des environnements de production.