AI & Machine Learning
Fondamentaux de l'IA, Python pour l'IA, machine learning, IA générative, infrastructure IA, MLOps et sécurité de l'IA.
Sous-domaines
Labs du domaine
Évaluer un modèle de classification (précision, rappel, F1)
Un modèle détecte les incidents critiques à partir des tickets. Calculez sa matrice de confusion et ses métriques avec Python, puis interprétez-les pour décider s'il peut être mis en production.
Un assistant RAG sur les runbooks d'exploitation
Construisez un assistant qui répond aux questions de l'astreinte à partir des runbooks internes : découpage, embeddings, recherche vectorielle avec pgvector, génération avec citations et évaluation de la qualité.
Break-Fix : le service d'inférence ne démarre plus après la mise à jour du modèle
L'équipe data a publié la version v3 du modèle de sentiment et supprimé la v2. Depuis, l'API d'inférence est indisponible. Remettez-la en service sur le port attendu par les clients (8500).
Servir un LLM open source sur GPU avec vLLM et Kubernetes
Concevez l'infrastructure d'inférence d'un LLM interne : dimensionnement GPU, serveur vLLM, déploiement Kubernetes avec nœuds GPU, autoscaling sur la file d'attente, observabilité et maîtrise des coûts.