Agents LLM spécifiques au domaine

Aperçu

L'optimisation des opérations des centres de données exige une automatisation intelligente, et les agents à Large Language Model (LLM) spécifiques au domaine offrent une solution puissante. Dans ce cours, "Développer des Agents LLM Spécifiques au Domaine pour les Opérations de Centre de Données", vous apprendrez à concevoir, construire et déployer des agents pilotés par l'IA adaptés aux environnements de centres de données.

Tout d'abord, vous explorerez les fondamentaux des LLM spécifiques au domaine et comment ils améliorent l'efficacité opérationnelle grâce à des tâches telles que la maintenance prédictive, l'optimisation des ressources et la détection d'anomalies. Ensuite, vous acquerrez de l'expérience pratique dans la sélection et le prétraitement des ensembles de données, le réglage fin des LLM, et la mise en œuvre des agents IA en utilisant des cadres tels que LangChain, CrewAI et AutoGen.

Enfin, vous découvrirez des stratégies pour optimiser la performance, déployer ces agents à travers des environnements cloud et sur site, et assurer des pratiques éthiques de l'IA en lien avec la confidentialité des données, la conformité et la réduction des biais. Une fois que vous aurez terminé ce cours, vous aurez les compétences pratiques pour construire et gérer des agents LLM en Python, vous permettant de stimuler l'automatisation, l'efficacité et l'innovation dans les opérations des centres de données.

Programme

• Introduction aux modèles de langage de grande taille (LLMs) spécifiques à un domaine
Aperçu des LLMs dans les opérations des centres de données
Avantages des agents pilotés par l'IA pour l'efficacité opérationnelle
Tâches clés : maintenance prédictive, optimisation des ressources, détection d'anomalies
• Fondamentaux des LLMs spécifiques à un domaine
Conception de modèles de langue spécifiques au domaine
Compréhension de l'intégration des connaissances du domaine
Études de cas d'applications de LLMs dans les centres de données
• Préparation des données pour les LLMs
Curatelle des ensembles de données pertinents pour les opérations des centres de données
Techniques de prétraitement des données
Assurer la qualité et la diversité des données
• Ajustement fin et mise en œuvre des agents LLM
Introduction à l'ajustement fin des LLMs
Exercices pratiques avec des frameworks :
LangChain
CrewAI
AutoGen
• Construction d'agents IA pour les centres de données
Sélection des frameworks et conception de l'architecture
Développement et codage d'agents en Python
Personnalisation des LLMs pour des tâches opérationnelles spécifiques
• Stratégies d'optimisation des performances
Métriques de performance des agents et évaluation
Techniques d'amélioration de l'efficacité des LLMs
Solutions de mise à l'échelle pour le cloud et sur site
• Déploiement des agents LLM
Stratégies de déploiement dans les environnements cloud
Considérations de déploiement sur site
Intégration et livraison continues (CI/CD) pour les agents IA
• Pratiques d'IA éthique dans le contexte des centres de données
Assurer la confidentialité des données et la conformité
Stratégies de détection et de réduction des biais
Cadres et directives pour une IA éthique
• Projet de fin d'études
Conception et déploiement d'un agent LLM spécifique au domaine pour une tâche choisie dans le centre de données
Présentation et défense du projet
• Conclusion et prochaines étapes
Résumé des principaux résultats d'apprentissage
Ressources et lectures supplémentaires pour approfondir les connaissances
Parcours professionnels dans l'IA pour les opérations des centres de données

Enseigné par

Brian Letort

Sujets

Informatique