Cloud, infrastructure & réseaux - Operationalize machine learning and generative AI solutions (Microsoft AI-300)
Un parcours pratique consacré à Operationalize machine learning and generative AI solutions (Microsoft AI-300). Les participants structurent leurs acquis autour de trois priorités : Opérationnaliser des modèles Machine Learning (MLOps), Opérationnaliser les applications d’IA générative (GenAIOps).
Programme détaillé
Opérationnaliser des modèles Machine Learning (MLOps)
- Expérimenter avec Azure Machine Learning.
- Effectuer le réglage des hyperparamètres avec Azure Machine Learning.
- Exécuter des pipelines dans Azure Machine Learning.
- Déclencher des travaux Azure Machine Learning avec GitHub Actions.
- Déclencher GitHub Actions avec le développement basé sur les fonctionnalités.
- Utiliser des environnements dans GitHub Actions.
- Déployer un modèle avec GitHub Actions.
Travaux pratiques
- Trouver le meilleur modèle avec AutoML, lancer un tuning d’hyperparamètres, créer et exécuter un pipeline ML, automatiser avec GitHub Actions, déployer un modèle avec Azure ML CLI.
Opérationnaliser les applications d’IA générative (GenAIOps)
- Planifier et préparer une solution GenAIOps Gérer les prompts pour les agents dans Microsoft Foundry avec GitHub Évaluer et optimiser les agents IA via des expérimentations structurées Automatiser les évaluations IA avec Microsoft Foundry et GitHub Actions Surveiller votre application d’IA générative Analyser et déboguer votre application d’IA générative avec le traçage
Travaux pratiques
- Planifier une solution GenAIOps, gérer des prompts avec GitHub, évaluer et optimiser des agents IA, automatiser des évaluations, surveiller une application, analyser et déboguer avec le traçage.
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