Déploiement de LLM et LLMOps : Mise à l'échelle des modèles en production

Le déploiement de grands modèles de langage en production nécessite plus que de simples appels d'API ; il exige des opérations robustes, une optimisation des coûts et une infrastructure évolutive. Ce cours textuel vous guide à travers les principes fondamentaux du LLMOps pour faire passer vos modèles du développement à des environnements de production fiables. Vous acquerrez une compréhension approfondie de la manière de gérer le cycle de vie des modèles comme Llama, d'optimiser la vitesse d'inférence et de minimiser les coûts de calcul. En étudiant des architectures pratiques et des modèles de configuration, vous apprendrez à construire des pipelines de déploiement d'IA efficaces, évolutifs et sécurisés. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du LLMOps, les cycles de vie des modèles et la transition du MLOps traditionnel vers des pipelines spécifiques aux LLM. - Configurer et suivre les modèles en utilisant MLflow pour le versionnage, la journalisation et la gestion systématique du cycle de vie. - Appliquer des techniques avancées d'optimisation et de quantification, y compris GPTQ, AWQ et LoRA, pour réduire la taille des modèles et les coûts d'exécution. - Mettre à l'échelle efficacement les charges de travail d'inférence en utilisant Ray, des stratégies de batching, Flash Attention et Paged Attention. - Intégrer des modèles modernes de génération augmentée par récupération (RAG) et des frameworks d'observabilité pour surveiller les performances des modèles et tracer les sorties. En commençant par des définitions fondamentales de l'hébergement de modèles, le cours vous guide étape par étape à travers la configuration, l'optimisation, la mise à l'échelle et la surveillance en production. Vous apprendrez par des explications écrites claires, des analyses architecturales structurées et des exercices conceptuels. Ce cours est conçu pour les ingénieurs logiciels, les scientifiques des données et les aspirants ingénieurs IA qui débutent dans le déploiement de modèles et souhaitent acquérir une base solide en LLMOps. Aucune expérience préalable de la mise à l'échelle en production n'est requise. Commencez votre voyage dans l'ingénierie d'IA de qualité production et commencez à optimiser vos déploiements dès aujourd'hui.