Introduction à l'inférence

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.