Frustré par des modèles d'IA qui ne peuvent pas comprendre votre domaine spécifique ou évoluer au-delà des environnements de démonstration ? La plupart des organisations luttent pour transformer des prototypes d'IA prometteurs en systèmes robustes et prêts pour la production qui offrent une valeur cohérente dans le cadre des exigences réelles de l'entreprise, laissant le potentiel de percée non réalisé.

Ce cours complet d'ingénierie de production vous transforme en un spécialiste GenAI complet qui peut affiner les modèles de fondation pour les domaines spécialisés, architecturer une infrastructure de déploiement à l'épreuve des balles et maintenir des systèmes IA qui s'étendent de manière fiable à des millions d'utilisateurs. Vous maîtriserez les techniques avancées de réglage fin, y compris les méthodes efficaces en termes de paramètres comme LoRA, mettrez en œuvre des stratégies de déploiement de niveau entreprise avec une surveillance complète et une maintenance automatisée, et construirez des systèmes de production avec des techniques d'optimisation avancées, y compris la mise en cache sémantique, le routage hybride et les stratégies de déploiement à la périphérie. Ce cours est conçu pour les professionnels de l'ingénierie des systèmes d'IA à l'échelle, y compris les ingénieurs ML axés sur les modèles prêts pour la production, les ingénieurs DevOps qui gèrent les déploiements d'IA, les ingénieurs de plateforme qui construisent une infrastructure robuste et les architectes techniques qui conçoivent des solutions d'IA évolutives de bout en bout. Que vous optimisiez le débit des modèles ou que vous gériez la fiabilité multiplateforme, ce cours soutient votre rôle dans la fourniture de systèmes GenAI performants dans les environnements d'entreprise. Les participants doivent avoir suivi des cours fondamentaux sur l'IA générative, l'ingénierie des données et le développement d'agents d'IA. La maîtrise de la programmation Python avancée et l'expérience des cadres ML sont essentielles. Les apprenants sont censés avoir une familiarité pratique avec les plateformes cloud, les technologies de conteneurisation comme Docker et Kubernetes, et une solide compréhension de l'entraînement des modèles, de l'évaluation et de l'architecture du système de production. À la fin de ce cours, les apprenants seront en mesure d'exécuter des flux de travail de réglage fin avancés, y compris des adaptations de modèles spécifiques à la LoRA et au domaine. Ils mettront en œuvre des stratégies de déploiement de niveau entreprise avec l'automatisation, la surveillance et l'orchestration de conteneurs. En outre, les apprenants construiront des systèmes de surveillance de production robustes avec des alertes en temps réel et appliqueront des méthodes d'optimisation avancées telles que la mise en cache, le routage hybride et le déploiement en périphérie pour des performances de système IA évolutives et résilientes.