Expérimentation, Déploiement de LLM et Fondations d'IA Éthique

Le déploiement de grands modèles de langage en production nécessite plus que de simples appels d'API ; il exige une expérimentation rigoureuse, un service efficace et un engagement fort envers la sécurité. Ce cours vous guide tout au long du cycle de vie complet du développement de LLM, de l'ajustement initial au déploiement évolutif et à l'alignement éthique. Vous passerez de la simple invite à la compréhension de la manière d'évaluer, d'optimiser et de déployer systématiquement les modèles. Grâce à des leçons claires basées sur du texte, vous apprendrez à configurer des pipelines de test robustes, à gérer les versions des modèles et à mettre en œuvre des garde-fous pour garantir que vos applications d'IA sont à la fois performantes et responsables. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des LLM, le réglage des hyperparamètres et les métriques d'évaluation des modèles - Configurer Triton Inference Server pour optimiser le débit du modèle et minimiser la latence - Mettre en œuvre le contrôle de version et les méthodologies de test A/B pour des mises à jour transparentes des modèles - Appliquer des cadres d'IA éthique, des garde-fous de sécurité et des stratégies d'atténuation des biais en production - Explorer des modèles de domaines spécialisés, y compris BioNeMo pour les applications biotechnologiques - Concevoir des pipelines d'évaluation en utilisant les meilleures pratiques modernes de MLOps pour suivre la dérive des modèles Le programme commence par les définitions de base et les concepts d'évaluation avant de passer aux configurations de déploiement pratiques et à l'optimisation avancée de l'inférence. Vous explorerez ensuite les considérations éthiques du monde réel et les cadres de sécurité pour garantir un déploiement responsable. Ce cours est conçu pour les débutants, les développeurs et les chefs de produit qui souhaitent comprendre le côté opérationnel des LLM. Aucune expérience préalable en déploiement d'IA n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à construire des systèmes d'IA fiables, performants et éthiques.