Évaluation et Déploiement Sécurisés des Modèles d'IA

Aperçu

Explorez des approches pour évaluer en toute sécurité et déployer des modèles d'IA dans des systèmes de production, en mettant l'accent sur la mesure de la performance à travers les entrées des utilisateurs pour détecter les régressions nécessitant des corrections ou des retours en arrière.

Programme

• Introduction au Déploiement de l'IA en Toute Sécurité
Aperçu des défis du déploiement des modèles d'IA
Importance de la sécurité et de la fiabilité dans les systèmes d'IA
Concepts clés : régressions, corrections, retours en arrière
• Mesurer la Performance des Modèles d'IA
Définition des repères de performance
Métriques d'évaluation : précision, rappel, F1-score, etc.
Gestion des entrées utilisateur diverses et des cas limites
• Méthodes d'Évaluation Sécurisées
Tests A/B et déploiements contrôlés
Tests en parallèle et mises en production canaries
Systèmes de surveillance et d'alerte
• Détection et Gestion des Régressions
Approches de tests de régressions automatisés
Analyse des causes profondes des régressions
Stratégies pour un retour en arrière rapide et atténuation
• Outils et Cadres
Aperçu des outils existants pour l'évaluation et la surveillance des modèles
Meilleures pratiques pour l'intégration de ces outils dans les pipelines de production
• Études de Cas
Exemples concrets de déploiements efficaces de modèles d'IA
Leçons tirées des échecs de déploiement et mesures correctives
• Tendances Futures dans le Déploiement des Modèles d'IA
Avancées dans l'automatisation du déploiement
Évolution des meilleures pratiques avec les technologies émergentes
• Conclusion et Projet Final
Résumé des apprentissages clés
Projet : Concevoir un plan de déploiement sécurisé pour un modèle d'IA en utilisant les connaissances acquises.

Sujets

Informatique