Développement de Modèles GenAI et Ingénierie de Production

Aperçu

Frustrated with AI models that can't understand your specific domain or scale beyond demo environments? Most organizations struggle to transform promising AI prototypes into robust, production-ready systems that deliver consistent value under real-world enterprise demands, leaving breakthrough potential unrealized.

This comprehensive production engineering course transforms you into a complete GenAI specialist who can fine-tune foundation models for specialized domains, architect bulletproof deployment infrastructure, and maintain AI systems that scale reliably to millions of users. You'll master advanced fine-tuning techniques including parameter-efficient methods like LoRA, implement enterprise-grade deployment strategies with comprehensive monitoring and automated maintenance, and build production systems with advanced optimization techniques including semantic caching, hybrid routing, and edge deployment strategies.

This course is designed for professionals engineering AI systems at scale, including ML engineers focused on production-ready models, DevOps engineers managing AI deployments, platform engineers building robust infrastructure, and technical architects designing end-to-end scalable AI solutions. Whether you're optimizing model throughput or managing cross-platform reliability, this course supports your role in delivering high-performance GenAI systems in enterprise environments.

Participants should have completed foundational courses in generative AI, data engineering, and AI agent development. Proficiency in advanced Python programming and experience with ML frameworks are essential.

Learners are expected to have hands-on familiarity with cloud platforms, containerization technologies like Docker and Kubernetes, and a solid understanding of model training, evaluation, and production system architecture. By the end of this course, learners will be able to execute advanced fine-tuning workflows including LoRA and domain-specific model adaptations.

They will implement enterprise-grade deployment strategies with automation, monitoring, and container orchestration. Additionally, learners will construct robust production monitoring systems with real-time alerting and apply advanced optimization methods such as caching, hybrid routing, and edge deployment for scalable, resilient AI system performance.

Programme

• Fondations de GenAI
Dans ce module, vous apprendrez à concevoir et construire des applications GenAI robustes en explorant l'architecture de base et les composants des systèmes d'intelligence artificielle modernes. Vous mettrez en place un environnement de développement professionnel - en configurant des SDK, des outils et des pipelines de données - et examinerez des implémentations d'entreprise réelles pour voir comment les organisations exploitent GenAI pour un avantage concurrentiel. À travers des présentations guidées par des experts, des exercices pratiques de configuration et des analyses d'études de cas, vous acquerrez les compétences nécessaires pour déployer des solutions d'intelligence artificielle générative évolutives et prêtes pour la production.
• Développement de Modèles GenAI
Dans ce module, vous apprendrez à affiner des modèles GenAI pour des besoins commerciaux spécialisés, en mettant l'accent sur le support client. Vous construirez des flux de travail de bout en bout - de la préparation des données à l'optimisation des performances du modèle - et mettrez en œuvre des cadres d'évaluation pour garantir la fiabilité. Grâce à des laboratoires pratiques et des démonstrations dirigées par des experts, vous acquerrez les compétences nécessaires pour créer des modèles sur mesure qui surpassent les solutions génériques dans des applications réelles.
• Ingénierie de Production
Dans ce module, vous apprendrez à déployer, surveiller et entretenir des systèmes GenAI de niveau entreprise à grande échelle. Vous concevrez une infrastructure robuste, mettrez en œuvre une surveillance et une alerte en temps réel, et automatiserez les flux de travail de maintenance pour assurer une fiabilité à long terme. À travers des laboratoires pratiques et des scénarios du monde réel, vous développerez les compétences nécessaires pour soutenir des applications d'intelligence artificielle performantes et prêtes pour les clients qui évoluent au fil du temps.
• Tendances Futures
Dans ce module, vous explorerez le paysage évolutif de GenAI, analyserez les technologies émergentes et les évolutions de l'industrie, et apprendrez à élaborer des plans d'adoption stratégiques. Grâce aux perspectives d'experts et à une exposition pratique aux outils à la pointe du progrès, vous acquerrez la prévoyance et les cadres nécessaires pour évaluer, hiérarchiser et intégrer de nouvelles innovations GenAI dans des environnements commerciaux dynamiques.
• Conclusion du Cours
Dans ce module final, vous synthétiserez votre apprentissage en développement de modèles et ingénierie de production, et explorerez des voies stratégiques pour faire progresser votre carrière dans GenAI. Vous obtiendrez des informations sur les rôles émergents, les domaines spécialisés et les opportunités d'apprentissage continu qui vous positionneront en tant que leader dans le déploiement d'IA en entreprise.

Enseigné par

Ritesh Vajariya and Starweaver

Matières

Computer Science