Advanced Generative AI Development on AWS

Advanced Generative AI Development on AWS

JOUR 1

Sélection et configuration des modèles de fondation

• Cadre d’évaluation d’entreprise : Critères avancés pour évaluer et choisir le bon modèle de fondation (Foundation Model ou FM).
• Architectures de sélection dynamique : Conception de routeurs de modèles intelligents selon le cas d’usage.
• Résilience des systèmes de FM : Mise en œuvre de disjoncteurs (circuit breakers), déploiements multi-régions et stratégies de dégradation applicative contrôlée.
• Modélisation économique : Gestion et optimisation des coûts liés aux modèles.

Traitement avancé des données pour les modèles de fondation

• Validation et assurance qualité : Nettoyage et validation approfondie des données d’entrée.
• Pipelines de données multimodales : Gestion et traitement des flux de données complexes (textes, images, métadonnées).
• Optimisation des entrées : Techniques d’amélioration de la performance des modèles dès l’injection des données.

Bases de données vectorielles et génération augmentée par récupération (RAG)

• Architecture vectorielle d’entreprise : Structuration de bases de données vectorielles à grande échelle (Amazon OpenSearch, Amazon Bedrock Knowledge Bases).
• Stratégies de découpage avancé (Chunking) : Segmentation optimale des documents pour maximiser la pertinence de la recherche.
• Systèmes de récupération sophistiqués : Recherche hybride, re-ranking et filtrage des métadonnées.
• Atelier : Développement d’applications RAG robustes avec Amazon Bedrock Knowledge Bases.

JOUR 2

Prompt Engineering avancé et Gouvernance

• Frameworks de prompts avancés : Techniques complexes de raisonnement (Chain-of-Thought, Tree of Thoughts, ReAct).
• Systèmes d’orchestration : Gestion et enchaînement dynamique de prompts via les API.
• Gouvernance des prompts : Centralisation, versioning et gestion des prompts à l’échelle d’une organisation.
• Atelier : Développement de modèles de conversation et d’orchestration complexes avec les API d’Amazon Bedrock.

Implémentation de frameworks d’IA Agentique

• Architecture des Agents autonomes : Compréhension des boucles de raisonnement et de l’évolution des agents.
• Amazon Bedrock Agents : Implémentation concrète d’agents autonomes à l’aide d’Amazon Bedrock AgentCore.
• Intégration d’outils (Tool Integration) : Connexion des agents aux API d’entreprise, bases de données et services AWS Lambda pour exécuter des actions.

Sécurité, Confidentialité et Responsabilité de l’IA

• Sécurité du contenu : Filtrage des entrées/sorties et détection des injections de prompts (jailbreaking).
• Architectures préservant la vie privée : Masquage des données sensibles et conformité (RGPD/HIPAA).
• Atelier : Configuration et tests contradictoires (adversarial testing) à l’aide des Guardrails for Amazon Bedrock.

JOUR 3

Optimisation des performances et gestion des coûts (FinOps)

• Efficacité des Tokens : Stratégies avancées pour minimiser la consommation de tokens et réduire la latence.
• Systèmes de cache intelligents : Mise en cache des requêtes et réponses fréquentes des modèles.
• Architectures haute performance : Configuration pour une scalabilité horizontale face à une charge de production élevée.

Surveillance et Observabilité de l’IA Générative

• Monitoring des modèles en production : Suivi de la dérive des modèles (drift), de la latence et de la précision des réponses.
• Évaluation continue du RAG : Métriques de fidélité, de pertinence du contexte et de qualité des réponses.
• Diagnostics d’anomalies : Résolution des erreurs spécifiques à l’IA générative (hallucinations, réponses biaisées).