Concevoir des architectures LLM en production

Faire passer un LLM d'un simple prototype de prompt à un système de production fiable, sécurisé et évolutif nécessite une base architecturale solide. Ce cours textuel vous guide à travers les principes fondamentaux de la conception d'une infrastructure LLM robuste sans vous perdre dans un jargon complexe. Vous passerez de l'écriture d'appels API de base à la conception de systèmes LLM complets, prêts pour l'entreprise. Grâce à des explications écrites claires et à des modèles de conception structurés, vous comprendrez comment équilibrer coût, latence et précision pour les applications du monde réel. Ce que vous apprendrez : * Comprendre la terminologie fondamentale des LLM, les étapes du cycle de vie et les modèles de déploiement clés ; * Concevoir des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) pour connecter les LLM à des sources de données externes ; * Configurer des bases de données vectorielles pour une recherche sémantique et une récupération de contexte efficaces ; * Appliquer des pratiques MLOps modernes pour la surveillance, l'évaluation et la sécurisation des sorties des LLM ; * Implémenter des garde-fous et des stratégies de mise en cache pour optimiser les performances et réduire les coûts des API. La formation commence par des définitions fondamentales et des concepts clés de l'infrastructure d'IA générative, puis progresse étape par étape à travers l'intégration de bases de données, les frameworks d'orchestration et les stratégies de surveillance de la production. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les architectes système en herbe et les professionnels de la technologie qui débutent dans l'ingénierie LLM et souhaitent une introduction claire et sans prérequis à la conception de systèmes d'IA. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les modèles architecturaux qui alimentent les applications d'IA modernes.