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Cloud, infrastructure & réseaux - Develop AI cloud solutions on Microsoft Azure (Microsoft AI-200)

Un parcours pratique consacré à Develop AI cloud solutions on Microsoft Azure (Microsoft AI-200). Les participants structurent leurs acquis autour de trois priorités : Mettre en œuvre l'hébergement d'applications conteneurisées sur Azure, Déployer et gérer des applications sur Azure Container…, Déployer et superviser des applications sur Azure Kubernetes….

Durée
5j - 35h00
Format
Formation pratique en présentiel ou à distance
Référence
EXCEEV-DEVOPS-0010
Langue
Français

Programme détaillé

Mettre en œuvre l'hébergement d'applications conteneurisées sur Azure
  • Stocker et gérer des conteneurs dans Azure Container Registry Déployer des conteneurs sur Azure App Service

Travaux pratiques

  • Créer et gérer une image de conteneur avec ACR Tasks, déployer un conteneur sur Azure App Service.
Déployer et gérer des applications sur Azure Container Apps
  • Déployer des conteneurs sur Azure Container Apps Gérer les conteneurs sur Azure Container Apps Mettre à l’échelle les conteneurs

Travaux pratiques

  • Déployer une API back-end conteneurisée, diagnostiquer et corriger un déploiement en échec, configurer l’autoscaling avec KEDA.
Déployer et superviser des applications sur Azure Kubernetes Service
  • Déployer des applications sur AKS Configurer les applications sur AKS Superviser et dépanner les applications

Travaux pratiques

  • Déployer une API d’inférence IA, configurer des applications sur AKS, résoudre des problèmes sur AKS.
Développer des solutions IA avec Azure Cosmos DB (NoSQL)
  • Créer des requêtes pour Cosmos DB Implémenter la recherche vectorielle Optimiser les performances des requêtes

Travaux pratiques

  • Construire un stockage documentaire RAG, créer une application de recherche sémantique, optimiser avec des index vectoriels.
Développer des solutions IA avec Azure Database for PostgreSQL
  • Créer et interroger des données Implémenter la recherche vectorielle Optimiser la recherche vectorielle

Travaux pratiques

  • Construire un back-end pour agent IA, mettre en œuvre la recherche vectorielle, améliorer les performances de recherche vectorielle.

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