Bootcamp d'Ingénierie AI : Construire, Former et Déployer des Modèles avec AWS SageMaker

Que fait un Ingénieur AI ?

En un mot, un Ingénieur AI supervise l'ensemble du processus de développement d'une application AI, utilisant l'intelligence artificielle comme fondement. Il adapte divers modèles AI, y compris les Modèles de Langage de Grande Taille, pour répondre à des besoins spécifiques.

(Pour une explication plus détaillée, consultez notre article de blog ici)

Ce rôle englobe une gamme de tâches allant de la construction de modèles avec des ensembles de données spécialisés à l'entraînement, au perfectionnement, au déploiement et à l'échelle de ces modèles avec des solutions cloud.

La demande pour cette profession est en forte augmentation, et elle continue d'évoluer avec le paysage en constante évolution de l'AI.

Présentation d'AWS SageMaker

AWS SageMaker, également connu sous le nom d'Amazon SageMaker, est un service entièrement géré qui vous permet de créer, d'entraîner et de déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. En vous libérant des fardeaux de la gestion des infrastructures, il vous permet de vous concentrer sur les aspects passionnants de la création de vos projets AI uniques !

En résumé, il se distingue comme un outil AI de premier plan largement utilisé par les Ingénieurs AI, les Ingénieurs en Apprentissage Automatique, les Développeurs et les Scientifiques des Données.

Vous souhaitez savoir ce qui rend AWS SageMaker exceptionnellement attrayant ?

Il offre une expérience d'apprentissage automatique de bout en bout sans faille et accessible, quel que soit votre niveau d'expertise !

Que vous soyez un vétéran de l'AI ou un novice, SageMaker propose des outils intuitifs et une interface facile à naviguer, rendant l'apprentissage automatique réalisable pour tous.

Si vous aspirez à concevoir et à mettre en œuvre vos propres applications AI, c'est le point de départ idéal.

Pourquoi Choisir Ce Cours ?

Pour faire simple, c'est le meilleur bootcamp d'ingénierie AI disponible en ligne, conçu pour impartir des compétences pratiques en AWS SageMaker tout en vous permettant d'acquérir une expérience réelle d'application.

Mais bien sûr, nous pourrions être un peu biaisés. Voici une analyse détaillée de ce cours AWS SageMaker pour vous aider à vous faire votre propre opinion :

1. Introduction : Commencez par un aperçu de la structure du cours, rencontrez vos camarades étudiants et faites connaissance avec votre instructeur exceptionnel : l'Ingénieur Senior en Apprentissage Automatique, Patrik Szepesi !

2. Configuration de Notre Environnement AWS et Meilleures Pratiques : Plongez-vous directement dans la mise en place de votre compte AWS, l'établissement de rôles IAM sécurisés et l'apprentissage des meilleures pratiques. Vous découvrirez également comment configurer le domaine AWS SageMaker, modifier les paramètres de l'interface utilisateur, et décoder les modèles de tarification de SageMaker Studio.

3. Une Introduction Amicale à HuggingFace dans Amazon SageMaker : Acquérez de l'expérience pratique en intégrant HuggingFace avec AWS SageMaker. Cette section couvre la façon de configurer SageMaker avec PyTorch et de déployer des modèles HuggingFace préconstruits pour des tâches telles que l'analyse de sentiment, en tenant compte des considérations d'autoscaling.

4. Collecte d'un Ensemble de Données pour Notre Tâche de Classification de Texte Multiclasse : Plongez-vous dans l'approvisionnement et la préparation d'un ensemble de données pour un projet de classification de texte multiclasse. Vous apprendrez à approvisionner des ensembles de données, à créer des seaux S3, et à télécharger efficacement des données sur AWS.

5. Analyse Exploratoire des Données : Participez à l'analyse exploratoire des données pour dévoiler des informations de vos ensembles de données, en couvrant des pratiques de visualisation des données et des techniques pour identifier des modèles qui peuvent informer les décisions de modélisation ultérieures.

6. Préparation de Notre Cahier d'Entraînement : Ce segment pratique vous guide dans la mise en place d'environnements d'entraînement dans Amazon SageMaker, y compris la configuration de cahiers et le script Python pour les estimateurs HuggingFace, essentiels pour un entraînement efficace des modèles !

7. Découverte des Tokenisations et Encodages : Cette section passionnante explore des processus NLP cruciaux comme la tokenisation et l'encodage, fondamentaux pour les modèles AI comme les LLM (Modèles de Langage de Grande Taille). Vous vous engagerez dans des exercices pratiques pour créer des cahiers, comprendre le vocabulaire de tokenisation, et voir ces techniques en action lors de l'entraînement des modèles.

8. Mise en Place du Chargement des Données avec PyTorch : Apprenez à créer des classes de chargeurs d'ensemble de données et à configurer PyTorch DataLoader, des aspects essentiels pour gérer efficacement de vastes quantités de données lors de l'entraînement des modèles.

9. Choisissez Votre Parcours : Une brève pause pour vous préparer aux sujets avancés à venir, vous aidant à établir votre chemin dans l'exploration de sujets techniques plus profonds dans l'apprentissage automatique et les modèles AI. Décidez si vous souhaitez plonger dans les mathématiques impliquées ou non (nous comprenons que les mathématiques ne sont pas le passe-temps de tout le monde !).

10. Mathématiques Derrière les Modèles de Langage de Grande Taille et les Transformateurs : Cette section approfondie vous fournit les fondamentaux mathématiques et les fonctions des Transformateurs et Modèles de Langage de Grande Taille, y compris l'attention multi-tête, les encodages positionnels, et la théorie derrière les mécanismes d'attention.

11. Personnalisation de Notre Architecture de Modèle dans PyTorch : Apprenez à modifier un modèle DistilBERT en intégrant le dropout, les couches linéaires, et les fonctions ReLU, ce qui est crucial pour adapter le modèle à des tâches de classification et ensembles de données spécifiques.

12. Développement de la Fonction de Précision, d'Entraînement et de Validation : Concentrez-vous sur la création de fonctions d'entraînement et de validation robustes garantissant l'évaluation et le fonctionnement efficaces des modèles dans diverses conditions.

13. Fonctions d'Optimiseur, Paramètres de Modèle et Perte d'Entropie Croisée : Plongez dans les fonctions d'optimisation, les ajustements des paramètres de modèle, et les subtilités de la fonction de perte d'entropie croisée, essentielles pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique performants.

14. Gestion des Erreurs de Limite de Ressources Avant l'Entraînement et le Déploiement : Préparez-vous à d'éventuels obstacles en apprenant à résoudre les erreurs de limite de ressources grâce à une gestion efficace des quotas AWS et des demandes d'augmentation.

15. Initiation de Notre Tâche d'Entraînement et Surveillance dans AWS CloudWatch : Les choses commencent à devenir passionnantes ! Ici, vous commencerez vos travaux d'entraînement dans SageMaker tout en apprenant à observer et à dépanner ces travaux via AWS CloudWatch, acquérant des aperçus sur les performances et le bien-être de vos modèles.

16. Déploiement de Notre Point de Classification de Texte Multiclasse dans SageMaker : Cette section essentielle navigue à travers le déploiement du modèle de classification de texte multiclasse entraîné en tant que point de terminaison Amazon SageMaker, garantissant que vous comprenez les étapes pour rendre vos modèles accessibles pour des applications pratiques.

17. Test de Charge de Notre Modèle d'Apprentissage Automatique : Juste parce qu'un modèle est en direct n'assure pas sa fonctionnalité ! Vous entreprendrez des tests de charge sur les modèles déployés pour évaluer les performances et l'évolutivité, préparant le terrain pour des déploiements réels robustes et efficaces.

18. Déploiement à Échelle de Production de Notre Modèle d'Apprentissage Automatique : Vous guidant à travers le déploiement de votre modèle à échelle de production, y compris la mise en place de fonctions AWS Lambda et d'API Gateway, et l'évaluation du déploiement avec des outils comme Postman. C'est ici que la théorie se transforme en pratique !

19. Nettoyage des Ressources : Pour finir, il est essentiel de bien conclure pour adopter de bonnes pratiques réelles ! Cette section met l'accent sur la nécessité de nettoyer les ressources AWS pour contrôler les coûts et maintenir un environnement cloud organisé.

Quelles Opportunités de Travail Ce Cours Ouvrira-t-il ?

Les domaines de l'AI et de l'apprentissage automatique sont incroyablement recherchés. Si vous souhaitez prendre la vague de l'AI, maîtriser SageMaker est un excellent point de départ. Cette compétence est fondamentale dans diverses carrières lucratives conduisant l'Intelligence Artificielle, notamment :

Ingénieur AI & Ingénieur en Apprentissage Automatique : Se concentrent sur la conception, le développement et la personnalisation des modèles d'apprentissage automatique, les déployant dans des écosystèmes de production. Les compétences en formation de modèles, amélioration et déploiement sont essentielles.

Spécialiste AI : Se spécialise dans la création d'applications utilisant des technologies AI et des modèles d'apprentissage automatique.

Scientifique des Données : S'engage à analyser et à interpréter des ensembles de données complexes pour guider la prise de décisions éclairées dans les entreprises. Mandate expertise en préparation des données, analyse exploratoire et création de modèles.

Scientifique de Recherche AI : Conduit des investigations pour progresser dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. La connaissance des théories avancées d'apprentissage automatique, y compris les mécanismes d'attention et les grands modèles de langage, est nécessaire.

Ingénieur Cloud : Se concentre sur l'architecture, la planification, la gestion, le maintien et le soutien des applications dans le cloud. Exige une familiarité avec les offres AWS et les meilleures pratiques de déploiement.

Ingénieur DevOps : Relie le développement et les opérations en automatisant les processus de livraison de logiciels et les modifications d'infrastructure. Nécessite une compétence dans le déploiement et la surveillance des modèles ML via AWS CloudWatch.

Ingénieur Logiciel : Implique la construction d'applications logicielles, qui peuvent inclure des composants d'apprentissage automatique intégrés. Nécessite des capacités à intégrer des modèles ML avec des applications pour garantir leur évolutivité et leur performance.

Ingénieur des Données : Responsable de la construction et de l'entretien des pipelines de données, garantissant que les données soient précises, fiables et prêtes pour l'analyse. Nécessite une compétence dans les solutions de stockage de données comme AWS S3 et les méthodes de préparation.

Chef de Produit Technique : Supervise la création et le déploiement de produits technologiques, y compris ceux impliquant de l'apprentissage automatique. Une compréhension des aspects techniques du déploiement et de la surveillance de l'apprentissage automatique est cruciale.

Quoi d'Autre Devriez-Vous Savoir ?

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Le plus important, vous apprendrez auprès d'un expert de l'industrie (Patrik) avec une expérience réelle en tant qu'Ingénieur AI & Apprentissage Automatique. Il partage les stratégies et techniques spécifiques qu'il utilise dans sa position.

Enfin, comme tous les cours ZTM, ce cours évolue constamment. Il sera régulièrement mis à jour en fonction des normes industrielles en évolution, faisant de lui votre guide incontournable pour utiliser efficacement Amazon SageMaker maintenant et tout au long de votre carrière.

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Et vous ne risquez rien. Vous pouvez commencer à apprendre immédiatement, et si ce cours n'est pas ce que vous attendiez, nous vous rembourserons 100 % de votre argent dans les 30 jours. Aucun engagement.