Architecturer des solutions d'IA - Systèmes GenAI évolutifs

Aperçu

Ce cours offre un voyage complet vers l'architecture d'applications d'Intelligence Artificielle Générative (IA Gen) évolutives et efficaces. Il vous dote des compétences pour concevoir, déployer et optimiser des systèmes d'IA Gen.

Le cours commence par établir les connaissances fondamentales de l'IA Gen, y compris son évolution de l'IA traditionnelle vers des architectures modernes, et plonge profondément dans des concepts clés tels que les autoencodeurs variationnels (VAE) et les réseaux antagonistes génératifs (GAN). En explorant ces modèles, vous comprendrez leur rôle essentiel dans le développement des modèles de langage de grande envergure (LLM).

Au fur et à mesure que vous avancez, vous étudierez l'architecture LGPL, en décomposant ses composants - Gates, Pipes, et Loops - à travers des simulations pratiques. Ce segment vous aide à comprendre comment ces éléments fonctionnent en synergie pour créer des applications d'IA Gen robustes.

Vous serez également introduit aux meilleures pratiques pour construire des systèmes évolutifs, y compris la conteneurisation, l'équilibrage de charge, la tolérance aux pannes et les stratégies de déploiement en cloud-native. Des leçons pratiques sur la sélection de l'infrastructure et les stratégies de déploiement fournissent un chemin clair vers l'application dans le monde réel.

Le cours continue avec un accent sur la création d'applications d'IA Gen résilientes, avec des sujets essentiels comme la gestion des erreurs, la journalisation, la surveillance et la haute disponibilité. Vous explorerez des préoccupations de sécurité avancées, des stratégies de reprise après sinistre et des techniques d'optimisation des coûts pour construire des systèmes d'IA Gen à la fois rentables et hautement disponibles.

Avec des études de cas et des exemples pratiques, vous apprendrez à appliquer ces concepts dans des scénarios réels tels que les systèmes de trading en temps réel et les systèmes de recommandation diagnostique. Ce cours est idéal pour les professionnels de l'IA, de l'informatique en nuage et du développement de logiciels qui souhaitent maîtriser les subtilités de la construction de systèmes d'IA Gen évolutifs et résilients.

Le cours nécessite une compréhension fondamentale des concepts d'IA et de programmation, le rendant adapté aux apprenants de niveau intermédiaire cherchant à améliorer leurs compétences en création d'applications pilotées par l'IA.

Programme

• Introduction
Dans ce module, nous introduirons les concepts de base et les prérequis essentiels pour maîtriser les systèmes GenAI évolutifs. Vous comprendrez également la structure du cours, ce qui vous aidera à saisir les éléments clés qui guideront votre parcours d'apprentissage.
• Exploration Approfondie de GenAI (IA Générative)
Dans ce module, nous examinerons en détail l'Intelligence Artificielle Générative (GenAI), en comprenant ses concepts de base et son évolution. Grâce à des applications concrètes et une exploration des VAE et GAN, vous découvrirez la puissance et le potentiel des systèmes GenAI.
• Exploration Approfondie de l'Architecture LGPL
Dans ce module, nous explorerons en profondeur l'architecture LGPL, en examinant ses composants et couches essentiels. À travers des simulations pratiques, vous développerez une compréhension pragmatique en intégrant des Portes, Tubes, et Boucles dans des systèmes GenAI évolutifs.
• Développement d'Applications GenAI Évolutives
Dans ce module, nous examinerons les considérations clés de l'infrastructure pour les applications GenAI, en abordant la containerisation, Docker et les choix architecturaux. Vous apprendrez également à implémenter des stratégies comme l'équilibrage de charge et la tolérance aux pannes pour garantir l'évolutivité et la résilience de vos applications.
• Développement pour des Déploiements Cloud-Natifs
Dans ce module, nous explorerons comment les plateformes cloud permettent le déploiement évolutif et efficace des applications GenAI, vous aidant à comprendre les avantages clés de la construction pour le cloud.
• Développement d'Applications GenAI Résilientes
Dans ce module, nous nous concentrerons sur les stratégies visant à développer des applications GenAI résilientes, de la gestion des erreurs et exceptions à l'assurance de la disponibilité avec les systèmes de surveillance et d'alerte. Apprenez à maintenir la fiabilité et à réduire les impacts des défaillances.
• Stratégies de Reprise après Sinistre et Haute Disponibilité
Dans ce module, nous couvrirons les stratégies pour garantir que vos applications GenAI soient à la fois résilientes et performantes, en explorant les techniques de reprise après sinistre et les solutions de haute disponibilité, y compris les outils basés sur le cloud d'AWS.
• Menaces de Sécurité dans les Applications GenAI
Dans ce module, nous examinerons les menaces de sécurité courantes auxquelles font face les applications GenAI et explorerons le rôle de l'IA Explicable (XAI) dans la protection contre les risques adversatifs, vous aidant à sécuriser vos systèmes contre les menaces émergentes.
• Stratégies d'Optimisation des Coûts pour l'Infrastructure GenAI
Dans ce module, nous nous concentrerons sur les stratégies d'optimisation des coûts, y compris le dimensionnement adéquat des ressources et la containerisation. Vous apprendrez à équilibrer performance et rentabilité lors du déploiement des applications GenAI.
• Sujets Avancés dans l'Architecture des Applications GenAI
Dans ce module, nous explorerons des concepts avancés dans l'architecture GenAI, tels que l'IA Explicable, MLOps, et l'IA Éthique. Vous découvrirez également les tendances émergentes qui façonnent l'avenir des systèmes GenAI.
• Prochaines Étapes
Dans ce dernier module, nous vous fournirons des conseils pour continuer votre parcours de maîtrise des systèmes GenAI évolutifs, en offrant des recommandations pour les prochaines étapes et les opportunités d'apprentissage supplémentaires.

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Enseigné par

Packt - Course Instructors

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Sujets

Informatique