Ce cours intermédiaire vous apprend à concevoir des systèmes IA évolutifs et fiables qui fonctionnent dans des environnements de production réels. Vous apprendrez à construire des architectures de bout en bout qui répondent aux objectifs de débit, de latence et de tolérance aux erreurs, et vous passerez de la conception à des diagrammes de composants détaillés et à des spécifications d'interface. En utilisant les modèles industriels adoptés par les équipes de ML modernes, vous vous entraînerez à estimer le QPS, à définir des règles d'autoscaling pour la couche d'inférence, à structurer le flux de données entre le magasin de fonctionnalités et l'API de modèle, et à instrumenter votre système avec une pile de surveillance. À la fin du cours, vous aurez créé un document d'architecture complet - y compris des diagrammes et des définitions d'interface - que les équipes d'ingénierie peuvent utiliser pour mettre en œuvre un produit IA évolutif.