Déploiement et automatisation

Question	Exemple de réponse
Quelles sont les exigences en matière de mise à l'échelle et d'équilibrage de charge ?	Routage intelligent des demandes ; système de mise à l'échelle automatique ; optimisation pour les démarrages à froid rapides en utilisant des techniques telles que la mise en cache des modèles, le chargement différé et les systèmes de stockage distribués ; conception du système pour gérer des modèles de trafic rapides et imprévisibles.
Quelles sont les exigences relatives à la mise à jour et au déploiement de nouvelles versions ?	Déploiements bleu/vert, versions de Canary, mises à jour continues, etc.
Quelles sont les exigences en matière de reprise après sinistre et de continuité des activités ?	Procédures de sauvegarde et de restauration, mécanismes de basculement, configurations de haute disponibilité, etc.
Quelles sont les exigences pour automatiser la formation, le déploiement et la gestion du modèle d'IA générative ?	Pipeline de formation automatisé, déploiement continu, mise à l'échelle automatique, etc.
Comment le modèle d'IA générative sera-t-il mis à jour et réentraîné au fur et à mesure que de nouvelles données seront disponibles ?	Par le biais d'une reconversion périodique, d'un apprentissage progressif, d'un apprentissage par transfert, etc.
Quelles sont les exigences relatives à l'automatisation de la surveillance et de la gestion ?	Alertes automatisées, mise à l'échelle automatique, autoréparation, etc.
Quel est votre environnement de déploiement préféré pour les charges de travail génératives liées à l'IA ?	Une approche hybride qui utilise AWS pour la formation des modèles et notre infrastructure sur site pour l'inférence afin de répondre aux exigences de résidence des données.
Y a-t-il des plateformes cloud spécifiques que vous préférez pour les déploiements d'IA générative ?	Services AWS, en particulier Amazon SageMaker AI pour le développement et le déploiement de modèles, et Amazon Bedrock pour les modèles de base.
Quelles technologies de conteneurisation envisagez-vous pour les charges de travail génératives liées à l'IA ?	Nous voulons standardiser les conteneurs Docker orchestrés avec Kubernetes afin de garantir la portabilité et l'évolutivité dans notre environnement hybride.
Avez-vous des outils préférés pour le CI/CD dans votre pipeline d'IA générative ?	GitLab pour le contrôle de version et les pipelines CI/CD, intégrés à Jenkins pour les tests et les déploiements automatisés.
Quels outils d'orchestration envisagez-vous pour gérer les flux de travail d'IA générative ?	Apache Airflow pour l'orchestration des flux de travail, en particulier pour le prétraitement des données et les pipelines d'entraînement des modèles.
Avez-vous des exigences spécifiques en matière d'infrastructure sur site pour prendre en charge les charges de travail génératives liées à l'IA ?	Nous investissons dans des serveurs accélérés par GPU et dans des réseaux haut débit pour prendre en charge les charges de travail d'inférence sur site.
Comment prévoyez-vous de gérer le versionnement et le déploiement des modèles dans différents environnements ?	Nous prévoyons de l'utiliser MLflow pour le suivi des modèles et le versionnement, et de l'intégrer à notre infrastructure Kubernetes pour un déploiement fluide dans tous les environnements.
Quels outils de surveillance et d'observabilité envisagez-vous pour les déploiements d'IA générative ?	Prometheus pour la collecte des métriques et Grafana pour la visualisation, avec des solutions de journalisation personnalisées supplémentaires pour la surveillance spécifique au modèle.
Comment abordez-vous le mouvement et la synchronisation des données dans un modèle de déploiement hybride ?	Nous utiliserons AWS DataSync un transfert de données efficace entre le stockage sur site et AWS des tâches de synchronisation automatisées planifiées en fonction de nos cycles de formation.
Quelles mesures de sécurité mettez-vous en œuvre pour les déploiements d'IA générative dans différents environnements ?	Nous utiliserons l'IAM pour les ressources cloud, intégrées à notre Active Directory sur site pour implémenter le end-to-end chiffrement et la segmentation du réseau afin de sécuriser les flux de données.