Déploiement de modèles ouverts et de LLM

Les modèles open-source offrent une confidentialité, une personnalisation et un contrôle des coûts inégalés, mais leur hébergement nécessite une solide compréhension des pipelines de déploiement. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux et les étapes pratiques nécessaires pour mettre des modèles open-weight en production. Vous passerez de l'utilisation d'API propriétaires à la fourniture, la gestion et la mise à l'échelle de vos propres modèles ouverts, vous donnant un contrôle total sur votre infrastructure d'IA. Dans ce cours, vous allez : 1. Comprendre l'architecture fondamentale des modèles open-weight et comment ils diffèrent des API propriétaires. 2. Configurer des environnements locaux et cloud pour exécuter des modèles efficacement en utilisant des outils de conteneurisation modernes. 3. Construire des points d'accès API prêts pour la production autour de modèles ouverts en utilisant des frameworks web légers. 4. Appliquer des techniques d'optimisation telles que la quantification pour exécuter de grands modèles sur du matériel limité. 5. Implémenter des modèles de base de génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation) pour connecter vos modèles déployés à des données externes. 6. Surveiller les performances du modèle, la latence et la consommation des ressources. Le cours commence par la terminologie essentielle et les exigences matérielles avant de passer à des explications écrites étape par étape, des extraits de code et des stratégies d'optimisation. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les ingénieurs et les créateurs techniques qui débutent dans le déploiement de l'apprentissage automatique, sans expérience préalable en DevOps ou en ingénierie de l'IA. Commencez à construire votre pipeline d'IA auto-hébergé dès aujourd'hui.