L'évolution de l'infrastructure de données à l'ère du LLM

Aperçu

Explorez comment les grands modèles de langage transforment l'infrastructure moderne des données, en examinant les principaux changements architecturaux et les meilleures pratiques émergentes pour des systèmes d'IA évolutifs.

Programme

• Introduction aux grands modèles de langage (LLMs)
Aperçu des LLMs et de leurs capacités
Développement historique des LLMs
Principaux exemples et applications
• Infrastructure de données traditionnelle vs moderne
Aperçu de l'infrastructure de données traditionnelle
Limites des systèmes traditionnels pour la gestion des LLMs
Introduction aux concepts de l'infrastructure de données moderne
• Changements architecturaux dans l'infrastructure de données
Solutions de calcul et de stockage distribués
Infrastructure basée sur le cloud
Edge computing et sa pertinence
• Évolutivité dans les systèmes d'IA
Défis de l'évolution des modèles d'IA
Techniques pour faire évoluer les LLMs
Études de cas sur le déploiement d'LLMs évolutifs
• Gestion des données pour les LLMs
Stratégies de collecte et de prétraitement des données
Optimisation des pipelines de données
Gestion de grands ensembles de données et traitement en temps réel
• Intégration des LLMs dans les systèmes existants
Architectures basées sur les API
Approches de conception en microservices et modulaire
Stratégies pour maintenir les systèmes hérités
• Nouvelles meilleures pratiques émergentes
Sécurité et confidentialité dans le déploiement des LLMs
Suivi et optimisation des performances du modèle
Pratiques d'IA durables
• Études de cas
Implantations spécifiques à l'industrie des LLMs
Leçons apprises des déploiements réels
Tendances et opportunités futures
• Conclusion
Récapitulatif des concepts clés
L'avenir de l'infrastructure de données dans un monde avec des LLMs avancés
Discussion ouverte et prochaines étapes pour les apprenants

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Sujets

Science des données