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Débute 4 June 2026 06:42

Se termine 4 June 2026

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Intégrez et optimisez les services d'IA de manière transparente

Maîtrisez l'intégration de systèmes d'IA prêts pour la production en utilisant gRPC, protobuf, APIs et les métriques Prometheus pour un déploiement et une surveillance fiables dans des environnements distribués.
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Aperçu

"Integrate and Optimize AI Services Seamlessly" is an applied, intermediate-level course designed for engineers and ML practitioners who want to build reliable, production-ready AI systems. Across focused, hands-on lessons, the course explores how real-world services communicate using APIs, message queues, and structured serialization formats.

Learners gain practical experience integrating prediction services with gRPC and protobuf, improving consistency, performance, and cross-language compatibility. The course also guides participants through deployment health essentials, including interpreting Prometheus metrics, spotting early warning signs during canary releases, and making safe decisions to stabilize or roll back new versions.

Through real scenarios, interactive activities, and expert-led demos, students develop the confidence to ship AI services that are fast, resilient, and operationally sound in modern distributed environments.

Programme

  • Intégrer et optimiser les services d'IA sans interruption
  • Intégrer et optimiser les services d'IA sans interruption" est un cours d'application de niveau intermédiaire conçu pour les ingénieurs et les praticiens en apprentissage automatique qui souhaitent construire des systèmes d'IA fiables et prêts pour la production. À travers des leçons ciblées et pratiques, le cours explore comment les services du monde réel communiquent à l'aide d'API, de files d'attente de messages et de formats de sérialisation structurés. Les apprenants acquièrent une expérience pratique en intégrant des services de prédiction avec gRPC et protobuf, améliorant la cohérence, la performance et la compatibilité entre langues. Le cours guide également les participants à travers les éléments essentiels de la santé des déploiements, y compris l'interprétation des métriques Prometheus, la détection des signes avant-coureurs lors des releases canary, et la prise de décisions sûres pour stabiliser ou revenir à des versions précédentes. À travers des scénarios réels, des activités interactives et des démonstrations dirigées par des experts, les étudiants développent la confiance nécessaire pour déployer des services d'IA rapides, résilients et opérationnellement solides dans des environnements distribués modernes.

Enseigné par

ansrsource instructors


Matières

Programming