Opérationnaliser des modèles de langage de grande taille sur Azure

L’échelle de modèles de langage de grande taille, d’une simple invite expérimentale à une application prête à la production, nécessite une infrastructure robuste et gérée. Ce cours fournit un chemin structuré pour comprendre comment déployer, gérer et surveiller des modèles d’IA génératifs dans l’écosystème Azure.Vous apprendrez à naviguer dans les services d’IA et à implémenter les flux de travail opérationnels nécessaires pour maintenir des systèmes fiables basés sur l’IA. Vous transformerez votre compréhension de l'IA de l'expérimentation de base à un cadre opérationnel professionnel.En suivant des explications techniques écrites et des visites guidées architecturales, vous acquerrez les compétences nécessaires pour prendre en charge les charges de travail d'IA modernes à grande échelle. Ce que vous apprendrez: - Comprendre l'architecture de base et la terminologie des modèles de langage de grande taille. - Configurer les environnements Azure pour héberger et gérer les charges de travail d'IA génératives. - Appliquer des techniques d'ingénierie rapides pour améliorer la précision et la pertinence du modèle. - Implémenter des modèles de génération augmentée de récupération (RAG) à l'aide de bases de données vectorielles. - Établir des cadres de surveillance et de gouvernance pour des opérations d’IA sécurisées. - Pratiquer le déploiement et l'échelle des modèles via le portail Azure. Le cours commence par des définitions essentielles et un regard sur le paysage actuel de l'IA avant de passer aux stratégies de déploiement et aux modèles architecturaux modernes. Ce programme est conçu pour les débutants et les professionnels ayant des connaissances de base en programmation qui souhaitent acquérir des compétences pratiques en infrastructure d'IA.