Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans cette leçon, nous allons explorer trois principales plateformes utilisées pour le déploiement de modèles d'intelligence artificielle sur le cloud : Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) et Microsoft Azure. Chacune de ces plateformes offre des outils et des services spécifiques qui peuvent faciliter le processus de déploiement de vos modèles IA.
Amazon Web Services (AWS) est l'une des plateformes cloud les plus populaires et les plus utilisées. AWS propose une vaste gamme de services, y compris Amazon SageMaker, conçu spécifiquement pour construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique. SageMaker offre un environnement intégré qui simplifie le processus de déploiement des modèles tout en assurant scalabilité et sécurité.
Avantages de AWS : Large gamme de services et intégrations Outils puissants pour la data science et l'IA Robustesse et fiabilité
Google Cloud Platform (GCP) est une autre option puissante pour le déploiement de modèles IA. GCP dispose de Google AI Platform qui permet de facilement construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique. De plus, GCP est réputé pour son infrastructure de réseau rapide et efficace, ce qui permet une manipulation et un traitement des données à haute performance.
Avantages de GCP : Infrastructure performante et rapide Outils d'IA avancés et intuitifs Bonnes pratiques en matière de sécurité et de conformité
Microsoft Azure propose également des services robustes pour l'IA et le déploiement de modèles. Azure Machine Learning est une plateforme permettant de créer, entraîner et déployer des modèles IA. Azure se distingue par son intégration facile avec d'autres produits Microsoft, ce qui en fait un choix idéal pour les entreprises déjà engagées dans l'écosystème Microsoft.
Avantages de Azure : Intégration facile avec les produits Microsoft Outils conviviaux pour l'IA et l'apprentissage automatique Options de déploiement flexibles et sécurisées