Construire une pile AI locale et privée : LLMs auto-hébergés et RAG

Alors que l'AI devient essentielle aux flux de travail modernes, l'envoi de données sensibles à des fournisseurs de cloud publics introduit des risques majeurs pour la vie privée. L'exécution de votre propre pile AI locale permet à votre équipe de tirer parti de modèles puissants tout en gardant les données propriétaires complètement sécurisées. Ce cours vous guide à travers les concepts fondamentaux de la mise en place d'une infrastructure AI privée et auto-hébergée. Vous explorerez comment exécuter des Large Language Models (LLMs) localement, construire des passerelles API internes sécurisées et implémenter la Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour connecter l'AI à vos documents internes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les différences fondamentales entre les déploiements AI basés sur le cloud et locaux. - Configurer l'infrastructure de base pour l'auto-hébergement de Large Language Models. - Concevoir un pipeline de Retrieval-Augmented Generation (RAG) en utilisant des bases de données vectorielles modernes. - Configurer une passerelle API pour gérer et acheminer les requêtes de l'équipe vers votre AI locale. - Appliquer les concepts fondamentaux de conteneurisation et de MLOps pour un déploiement fiable. - Pratiquer les bases du prompt engineering pour optimiser les résultats des modèles locaux. Le cours commence par la terminologie AI essentielle et les concepts d'architecture avant de passer aux stratégies de déploiement pratiques. Vous lirez des scénarios écrits étape par étape et des exemples de configuration pour comprendre comment chaque composant d'une pile AI privée se connecte. Conçu pour les débutants, les futurs ingénieurs de plateforme et les développeurs cherchant à comprendre l'infrastructure AI, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en machine learning. Commencez à construire votre environnement AI sécurisé et privé dès aujourd'hui.