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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
  • Considérations clés : évolutivité, 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
  • Bonnes pratiques pour la gestion des applications d'IA conteneurisées

Exposition des modèles d'IA (Serving)

  • Aperçu des frameworks d'exposition de modèles (par exemple, TensorFlow Serving, TorchServe)
  • Création d'API REST pour l'inférence des agents d'IA
  • Gestion des prédictions par lots versus en temps réel

CI/CD pour les agents d'IA

  • Configuration 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 place d'outils de surveillance des performances des agents d'IA
  • Analyse de la dérive des modèles et des besoins de réentraînement
  • Optimisation de l'utilisation des ressources et de l'évolutivité

Sécurité et gouvernance

  • Respect des réglementations en matière de confidentialité des données
  • Sécurisation des pipelines de déploiement d'IA et des API
  • Audit et journalisation des applications d'IA

Activités pratiques

  • Conteneurisation d'un agent d'IA avec Docker
  • Déploiement d'un agent d'IA à l'aide de Kubernetes
  • Configuration de la surveillance des performances et de l'utilisation des ressources de l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compétences en programmation Python
  • Compréhension des workflows d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les outils de conteneurisation tels que Docker
  • Expérience avec les pratiques DevOps (recommandée)

Public cible

  • Ingénieurs MLOps
  • Professionnels DevOps
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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