Quelle est la différence entre les systèmes d’IA générative qui échouent en production et ceux qui évoluent de manière fiable ? Des pratiques systématiques d’orchestration et d’évaluation du déploiement qui permettent d’éviter des défaillances coûteuses avant qu’elles n’affectent les utilisateurs.

Cette formation courte a été conçue pour aider les professionnels du machine learning et de l’IA à réaliser des déploiements d’IA générative robustes et prêts pour la production, dotés d’une fiabilité intégrée et de mécanismes de reprise automatisés. À l’issue de cette formation, vous serez en mesure d’identifier de manière proactive les problèmes de compatibilité de déploiement grâce à l’analyse des manifestes, de prendre des décisions de mise en production fondées sur les données à l’aide de tableaux de bord d’observabilité et des résultats de tests de régression, et de mettre en œuvre des workflows sophistiqués de déploiement « canary » qui effectuent automatiquement une restauration en cas de dégradation des indicateurs de performance — des compétences que vous pourrez appliquer immédiatement lors de votre prochain déploiement GenAI en production. À l’issue de cette formation, vous serez capable de : • Analyser les manifestes de déploiement et les dépendances pour garantir la compatibilité d’exécution • Évaluer l’état de préparation d’une mise en production à l’aide des résultats de tests de régression et des tableaux de bord d’observabilité • Créer un workflow de déploiement orchestré intégrant des mises en production « canary » et des retours en arrière automatisés Ce cours est unique en son genre, car il combine une analyse pratique des déploiements avec des scénarios de production concrets, vous apprenant ainsi à construire les systèmes de déploiement résilients exigés par les opérations GenAI modernes. Pour réussir ce cours, vous devez posséder des connaissances en systèmes d’apprentissage automatique et en technologies de conteneurisation, ainsi qu’une compréhension de base des pratiques de déploiement en production.