Description du cours : Déployer, évaluer et créer des systèmes d’IA
Saviez-vous que près de 70 % des modèles d’IA ne parviennent jamais en production en raison de problèmes de déploiement tels que les conflits de versions, une mauvaise évolutivité et des temps d’arrêt lors des mises à jour ? Un déploiement fiable est essentiel pour transformer des prototypes en systèmes d’IA prêts pour la production. Ce cours intensif a été conçu pour aider les professionnels du machine learning et de l’IA à déployer de manière fiable des systèmes d’IA en production, à optimiser les coûts et les performances de déploiement, et à mettre en œuvre des stratégies de mise en production sans temps d’arrêt pour les services d’IA critiques. À l’issue de cette formation, vous serez capable d’analyser, d’évaluer et de créer des pipelines de déploiement d’IA évolutifs à l’aide de la conteneurisation, de l’orchestration cloud et des méthodes de déploiement « blue-green » — des compétences que vous pourrez immédiatement mettre en pratique pour garantir des mises en production de modèles fluides et hautement performantes. À l’issue de cette formation, vous serez capable de : • Analyser les graphes de dépendances et les configurations de conteneurs afin de détecter les conflits de versions. • Évaluer les indicateurs de performances, de latence et de coûts sur l’ensemble des cibles de déploiement. • Créer une stratégie de déploiement « blue-green » pour des mises à niveau de modèles sans interruption de service. Cette formation se distingue par sa combinaison des principes DevOps et de l’ingénierie IA, vous offrant une expérience pratique dans la gestion du contrôle de version, l’optimisation des performances système et la mise en œuvre d’une livraison continue de l’IA sans interruption de service. Pour réussir ce projet, vous devez disposer des compétences suivantes : • Une expérience de la conteneurisation avec Docker • Les principes fondamentaux du déploiement dans le cloud • Des connaissances de base sur Kubernetes • Les concepts de déploiement de modèles d’apprentissage automatique (ML) et d’IA
