Intégration IA en production
Du déploiement de modèles à l'inférence en temps réel
Pourquoi l'intégration est-elle importante ?
Intégration IA 
connecte l'intelligence 
directement dans des systèmes de production réels.
L'intégration transforme des modèles d'IA isolés en systèmes opérationnels. Sans intégration, l'intelligence reste cloisonnée et déconnectée des flux de travail réels, des données et des points de décision.
Intégration des systèmes IA
Un cadre d'intégration technique qui intègre des modèles d'IA aux architectures logicielles, services et pipelines de données existants. Il permet un déploiement fiable des modèles, l'inférence en temps réel et un flux de données bidirectionnel via des API standardisées, des interfaces pilotées par événements et des couches d'orchestration. Conçu pour des environnements de production, le système prend en charge la gestion du cycle de vie des modèles versionnés, la supervision et la scalabilité, garantissant que les capacités d'IA fonctionnent de manière fluide, sécurisée et efficace au sein d'infrastructures distribuées complexes.
Avantages du service
L'IA là où elle s'exécute
Lier les modèles aux flux de travail
Modèles intégrés en production
-Adaptation et réglage fin des modèles
Des techniques telles que l'affinage efficace des paramètres (LoRA, adapters), l'apprentissage continu et les mises à jour sur l'appareil pour personnaliser les modèles sans réentraînement complet.
Adaptatif
Apprentissage
Modèle
Ajustement fin
-Pipelines de données et personnalisation de l'inférence
Génération d'embeddings utilisateur, magasins de caractéristiques en temps réel, ingénierie des prompts et génération augmentée par récupération (RAG) pour injecter un contexte spécifique à l'utilisateur au moment de l'inférence.
Données
Pipelines
Modèle
Inférence
