Fondamentaux de LLMOps : Déploiement de LLMs avec Jenkins, Docker et Kubernetes

Le déploiement de grands modèles de langage (LLM) en production nécessite plus que l'écriture de code ; il exige une infrastructure robuste, une automatisation et une surveillance continue. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de LLMOps, vous aidant à passer des expériences d'IA locales à des déploiements évolutifs et prêts pour le cloud. Vous acquerrez une compréhension approfondie de la manière de conteneuriser les applications LLM, d'automatiser les pipelines de déploiement et de maintenir les performances du modèle en production. En étudiant des modèles de déploiement réels, vous apprendrez à gérer l'infrastructure efficacement en utilisant des outils standard de l'industrie et des services cloud. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de LLMOps, y compris la diffusion de modèles, les bases de données vectorielles et les architectures de génération augmentée par récupération (RAG). - Construire et empaqueter des applications LLM en utilisant FastAPI et des conteneurs Docker pour un déploiement cohérent. - Automatiser les flux de travail de livraison avec les pipelines CI/CD Jenkins pour rationaliser les tests et le déploiement. - Orchestrer des applications d'IA conteneurisées à grande échelle en utilisant la gestion de cluster Kubernetes. - Configurer la surveillance de production et l'observabilité en utilisant Prometheus et Grafana pour suivre la latence et la santé du modèle. - Déployer des modèles évolutifs dans des environnements cloud en utilisant l'infrastructure AWS et GCP. Le cours commence par des définitions fondamentales de LLMOps et de la conteneurisation avant de passer à l'automatisation des pipelines, à l'orchestration et à la surveillance de la production. Vous progresserez étape par étape à travers des explications écrites, des décompositions conceptuelles et des scénarios de configuration pratiques. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les scientifiques des données et les futurs ingénieurs MLOps qui souhaitent apprendre le déploiement en production. Aucune expérience préalable en DevOps ou en infrastructure cloud n'est requise, car nous partons des concepts fondamentaux. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser l'infrastructure derrière les applications d'IA générative modernes.