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Construisez sans effort des pipelines de traitement IA/ML à haute performance au sein des cycles de vie du ML.
Découvrez comment construire des pipelines de traitement IA/ML à haute performance en utilisant Kubernetes, Numaflow et l'Allocation Dynamique de Ressources pour un enchaînement efficient des accélérateurs et une intégration MLOps.
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Charges de travail IA haute performance dans les machines virtuelles KubeVirt avec les GPU NVIDIA - Défis et solutions réelles
Découvrez comment exécuter des charges de travail IA à haute performance dans des machines virtuelles KubeVirt avec des GPU NVIDIA, en atteignant des vitesses proches de celles du matériel brut tout en permettant la multi-location et une isolation de sécurité améliorée.
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Une pile de calcul IA open source - Kubernetes + Ray + PyTorch + VLLM
Découvrez comment construire une infrastructure IA évolutive en utilisant Kubernetes, Ray, PyTorch et vLLM avec des études de cas pratiques de Pinterest, Uber et Roblox.
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Les modèles d'IA sont énormes, mais vos GPU ne le sont pas - Maîtriser l'inférence distribuée multi-nœuds sur Kubernetes
Maîtrisez l'inférence distribuée multi-nœuds sur Kubernetes pour des modèles d'IA massifs dépassant 600 milliards de paramètres, en couvrant l'optimisation des GPU, le parallélisme des modèles et les stratégies de déploiement en production.
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SIG API Machinery et IA - Quelle est la suite ?
Explorer l'évolution de l'API Kubernetes pour les charges de travail IA/ML, les défis de mise à l'échelle, les CRD pour les flux de travail ML, et les orientations architecturales futures des mainteneurs de SIG.
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Création de pipelines IA/ML sur Kubernetes
Découvrez comment les ingénieurs de plateforme construisent des pipelines de données IA/ML multimodaux sur Kubernetes, en optimisant pour la récupération, le raisonnement et la génération à travers une infrastructure multi-modèles.
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L'IA arrive - et maintenant ? Concevoir l'avenir des logiciels
Explorez les principes des systèmes émergents pour concevoir des logiciels auto-optimisants qui s'adaptent et apprennent, en passant de l'orchestration à des réseaux décentralisés semblables à des réseaux neuronaux.
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Mise en œuvre de la liaison Java de TensorFlow
Découvrez comment implémenter les liaisons Java de TensorFlow pour exécuter des modèles d'apprentissage automatique et des prédictions d'IA dans des systèmes de production sans passer à Python.
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Au-delà du Transformer - Construire un esprit artificiel
Découvrez des recherches révolutionnaires sur les modèles de fondation de l'intelligence en tant qu'approche innovante pour atteindre l'intelligence artificielle générale au-delà des architectures traditionnelles des transformateurs.
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28 minutes
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Nouveautés de Microsoft Intune - Renforcer l'IT, Protéger les Endpoints et Optimiser avec l'IA
Découvrez les dernières fonctionnalités de Microsoft Intune alimentées par l'IA, l'intégration avec Copilot, la récupération de dispositifs et la remédiation automatique des vulnérabilités pour une sécurité renforcée des terminaux.
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44 minutes
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Kubernetes pour l'entraînement et l'inférence multi-hôte - Planification sensible aux charges de travail
Explorez des stratégies avancées de planification Kubernetes pour les charges de travail IA/ML, en mettant l'accent sur la formation multi-hôtes, l'optimisation de l'inférence et les solutions de placement tenant compte de la topologie.
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Démystifiez Zero Trust avec Intune - Terminaisons connectées au cloud, sécurisées et prêtes pour l'IA
Découvrez comment Microsoft Intune met en œuvre la sécurité Zero Trust sur les terminaux Windows, macOS, iOS et Android tout en permettant l'adoption sécurisée de l'IA et la gestion native du cloud.
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