Formation Deploying AI Agents in Production Environments
Le déploiement d'agents d'intelligence artificielle dans des environnements de production est une étape essentielle pour rendre opérationnels les modèles d'intelligence artificielle et garantir leur évolutivité, leur fiabilité et leurs performances dans des applications réelles.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques de déploiement et de gestion des agents d'IA dans des environnements de production.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de déploiement d'IA évolutifs.
- Utiliser des outils comme Docker et Kubernetes pour conteneuriser et orchestrer des agents d'IA.
- Surveiller et optimiser les agents d'IA dans les environnements de production.
- Mettre en œuvre des flux de travail CI/CD pour les déploiements d'agents d'IA.
- Assurer la conformité avec les exigences de sécurité et de gouvernance des données.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction au déploiement de l'IA
- Aperçu du cycle de vie du déploiement de l'IA
- Défis liés au déploiement d'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 d'agents d'IA
- Meilleures pratiques pour la gestion des applications d'IA conteneurisées
Servir les modèles d'IA
- Vue d'ensemble des cadres de service de modèles (par exemple, TensorFlow Serving, TorchServe)
- Création d'API REST pour l'inférence des agents d'IA
- Gestion des prédictions par lots ou en temps réel
CI/CD pour AI Agents
- Mise en place de pipelines CI/CD pour les déploiements d'IA
- Automatiser les tests et la validation des modèles d'IA
- Mise à jour et gestion du contrôle des versions
Surveillance et optimisation
- Mise en œuvre d'outils de surveillance des performances des agents d'IA
- Analyse de la dérive des modèles et des besoins de recyclage
- Optimisation de l'utilisation des ressources et de l'évolutivité
Sécurité et Governance
- Garantir la conformité avec les réglementations en matière de confidentialité des données
- Sécurisation des pipelines de déploiement de l'IA et des API
- Audit et journalisation des applications d'IA
Travaux pratiques Activities
- Conteneurisation d'un agent d'IA avec Docker
- Déploiement d'un agent d'IA à l'aide de Kubernetes
- Mise en place d'une surveillance des performances de l'IA et de l'utilisation des ressources
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de la programmation Python
- Compréhension des flux de travail de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec les outils de conteneurisation comme Docker
- Expérience des pratiques DevOps (recommandé)
Audience
- MLOps ingénieurs
- DevOps professionnels
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Formation Deploying AI Agents in Production Environments - Enquiry
Deploying AI Agents in Production Environments - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
Cours à venir
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- Comprendre l'architecture et les fonctionnalités de BabyAGI.
- Développer et personnaliser des agents BabyAGI pour l'exécution de tâches automatisées.
- Intégrer BabyAGI avec des API et des sources de données externes.
- Déployer des solutions BabyAGI sur des plateformes en nuage.
- Optimiser les flux de travail BabyAGI pour plus d'efficacité et d'évolutivité.
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