Objectifs de la formation:
- Découvrir les modèles légers peu énergivores et leur intégration dans des systèmes d’information complexes.
- Maîtriser les interactions entre systèmes via function_calling et BUS de message (ex. NATS).
- Introduire les NLP Border Controllers (NLBC) pour sécuriser, gérer et optimiser les flux de données entre les modèles IA et les systèmes connectés.
- Concevoir des architectures durables, interopérables et sécurisées.
Programme de la formation
1. Contexte et enjeux de l’IA durable et interopérable
- Comprendre les impacts énergétiques de l’IA :
Comparaison entre grands modèles (GPT-4) et modèles légers (DistilGPT, LLaMA).
- Avantages des modèles locaux peu gourmands en ressources.
- Interopérabilité des systèmes :
Pourquoi les architectures modernes nécessitent une communication fluide entre les outils.
- Rôle des BUS de message comme NATS dans l’orchestration et la résilience des systèmes distribués.
- Cas pratiques en IA durable et intégrée :
Intégration d’IA légère dans des pipelines interconnectés.
2. Introduction aux modèles légers pour une IA économe
- Sélection et déploiement de modèles légers :
Présentation des modèles légers : DistilGPT, GPT-NeoX, T5-Small.
- Installation et déploiement sur des infrastructures locales ou cloud minimalistes.
- Techniques d’optimisation :
Quantization et pruning pour réduire la charge computationnelle.
- Entraînement par fine-tuning sur des ensembles de données spécifiques.
- Avantages pour l’intégration :
Vitesse d’inférence et scalabilité dans les environnements limités.
3. Fonctionnalités avancées de function_calling
- Qu’est-ce que le function_calling ? :
Interagir dynamiquement avec des systèmes externes via des appels de fonctions.
- Faciliter l’intégration des modèles dans des workflows métiers complexes.
- Cas d’usage communs :
Extraction et analyse de données via tool_calling.
- Création de pipelines IA autonomes intégrés à des systèmes ERP, CRM, ou bases de données.
- Travaux pratiques :
Mise en œuvre d’un function_call pour récupérer des informations depuis un service REST.
- Scénarios d’intégration avec des outils comme Zapier, Notion, ou Google Workspace.
4. Utilisation de BUS de message pour l’interconnexion des systèmes
- Introduction à NATS et aux BUS de message :
Qu’est-ce qu’un BUS de message ? Différence avec les API REST.
- Présentation de NATS : fonctionnalités, cas d’usage et avantages (faible latence, scalabilité).
- Pourquoi choisir un BUS de message dans une architecture IA ? :
Assurer une communication en temps réel entre les systèmes d’information.
- Déployer des systèmes distribués résilients et évolutifs.
- Mise en œuvre avec NATS :
Installation et configuration d’un serveur NATS.
- Publication et souscription à des messages pour connecter les modèles d’IA à d’autres systèmes.
- Gestion des flux entre modèles légers et autres services tiers via NATS.
- Travaux pratiques :
Intégrer un modèle léger (ex. GPT-NeoX) avec un système de gestion d’inventaire via NATS.
- Construire un pipeline simple où un modèle d’inférence communique avec plusieurs services via le BUS.
5. Stratégies d’optimisation et études de cas
- Optimiser les performances globales :
Réduire les ressources consommées par les modèles et le BUS (compression, gestion des connexions).
- Surveiller et optimiser les performances avec des outils de monitoring pour NATS.
- Études de cas réels :
Déploiement d’un chatbot support client interconnecté via NATS pour une gestion en temps réel.
- Utilisation d’un pipeline d’analyse de données légères intégrant function_calling et un BUS de message.
- Bonnes pratiques pour l’interopérabilité :
Structuration des messages dans NATS pour une communication fluide.
- Gestion des erreurs et des reconnections automatiques dans des environnements distribués.
Informations pratiques
Public cible :
- Développeurs, ingénieurs IA, et architectes système cherchant à minimiser les coûts énergétiques et améliorer l’interopérabilité des solutions IA.
- Responsables IT et métiers souhaitant intégrer des modèles d’IA dans leurs infrastructures existantes de manière fluide et scalable.
Prérequis :
- Connaissances de base en Python et manipulation d’API.
- Compréhension des concepts d’architecture distribuée et de gestion des messages.
Matériel fourni :
- Scripts Python pour :
Déploiement de modèles légers.
- Implémentation de function_calling.
- Configuration d’un BUS NATS.
- Guides pratiques et documentation technique pour l’intégration et la surveillance des performances.
Modalités d’évaluation :
- Évaluation via QCM sur les concepts clés (modèles légers, function_calling, et NATS).
- Projet de fin de formation : conception d’un pipeline interconnecté utilisant un modèle léger et un BUS de message.