L'IA générative sur Microsoft Azure (French Edition)
by Adrián González Sánchez, Jaime De Mora, Jorge García Ximénez
Chapitre 2. Du prototype à la production : l'IA sur Azure
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Pendant un certain temps, la taille et les performances des modèles d' s ont été considérées comme les principaux obstacles au déploiement à grande échelle des solutions GenAI. Pourtant, au cours des deux dernières années, il est devenu évident que le véritable défi se situait ailleurs : dans la mise en place de l’infrastructure nécessaire pour passer de l’expérimentation à la production. L’orchestration, la sécurité, les pipelines de données, l’intégration des modèles, l’évaluation et l’observabilité sont les domaines dans lesquels la plupart des organisations rencontrent des difficultés. Alors que Microsoft a investi massivement dans la création d’une pile IA complète et de bout en bout pour combler ces lacunes, ce chapitre explorera également l’écosystème plus large d’outils et de frameworks qui complètent les capacités d’Azure.
Notre objectif est de te donner une compréhension pratique et approfondie de la manière de créer des applications GenAI avancées en combinant les atouts natifs d’Azure avec la flexibilité de GitHub Copilot, d’Azure Databricks, du Microsoft Agent Framework et d’autres outils qui prennent en charge l’orchestration et l’opérationnalisation multi-agents.
Présentation de l'écosystème d'IA avancée sur Azure
Microsoft Azure offre un écosystème complet pour créer des solutions ...
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