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Conception de microservices pour l'IA

La conception de microservices pour l’IA est une tâche complexe qui nécessite une compréhension approfondie des principes de l’intelligence artificielle et des technologies modernes.

2. Event-driven Architecture

The event-driven architecture pattern is based on the concept of an event-driven system, where events are generated by components and handled by other components. In AI microservices, events are triggered by changes in data or model parameters, and the corresponding services are notified to take appropriate actions. This pattern is useful for real-time applications such as autonomous vehicles, where the system must respond quickly to changing conditions.

3. Containerization

Containerization is a key component of AI microservices, allowing for the deployment of multiple services in a single environment. This pattern enables the efficient packaging and deployment of AI models, making it easier to scale and manage them. Additionally, containers provide an isolated environment for each service, ensuring that any changes made to one service do not affect the others.

Conclusion

The integration of AI into microservices architecture is becoming increasingly important in today’s software landscape. The 10 design patterns discussed in this article are essential for developing efficient, robust, and scalable AI solutions. By leveraging these patterns, developers can create powerful AI applications that are modular, scalable, and flexible.

1. Modèle en tant que service (MaaS)

MaaS considère chaque modèle d’intelligence artificielle (IA) comme un service autonome. En exposant les fonctionnalités d’IA via des API REST ou gRPC, MaaS permet un redimensionnement et une mise à jour indépendants des modèles. Ce modèle est particulièrement avantageux pour gérer plusieurs modèles d’IA, permettant une intégration et une déploiement continus sans perturber l’ensemble du système.

2. Architecture orientée événement

Le modèle d’architecture orientée événement est basé sur le concept d’un système orienté événement, où les événements sont générés par des composants et traités par d’autres composants. Dans les microservices d’IA, les événements sont déclenchés par des changements de données ou de paramètres de modèle, et les services correspondants sont notifiés pour prendre les actions appropriées. Ce modèle est utile pour les applications en temps réel telles que les véhicules autonomes, où le système doit réagir rapidement aux conditions changeantes.

3. Conteneurisation

La conteneurisation est un composant clé des microservices d’IA, permettant le déploiement de plusieurs services dans un seul environnement. Ce modèle permet l’empaquetage et le déploiement efficaces des modèles d’IA, facilitant leur mise à l’échelle et leur gestion. De plus, les conteneurs fournissent un environnement isolé pour chaque service, ce qui garantit que tout changement apporté à un service n’affecte pas les autres.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans l’architecture des microservices devient de plus en plus importante dans le paysage logiciel actuel. Les 10 modèles de conception discutés dans cet article sont essentiels pour développer des solutions d’IA efficaces, robustes et évolutives. En exploitant ces modèles, les développeurs peuvent créer des applications d’IA puissantes qui sont modulaires, évolutives et flexibles.

Source de l’article sur DZONE

Applications AI génératives avec Amazon Bedrock : démarrage pour les développeurs Go

Les développeurs Go peuvent désormais facilement démarrer avec les applications AI génératives d’Amazon Bedrock. Découvrez comment tirer parti de ces outils puissants !

## Guide introductif pour les développeurs Go qui veulent se lancer dans la création d’applications d’IA générative avec Amazon Bedrock

  • Creating an Amazon Bedrock account
  • Setting up the AWS Go SDK
  • Testing the API
  • Building a Generative AI application
  • Cet article est un guide introductif pour les développeurs Go qui souhaitent se lancer dans la création d’applications d’intelligence générative à l’aide d’Amazon Bedrock, un service entièrement géré qui rend les modèles de base d’Amazon et des fournisseurs de modèles tiers accessibles via une API.

    Nous utiliserons le SDK Go AWS pour Amazon Bedrock et nous aborderons les sujets suivants au fur et à mesure :

    • Créer un compte Amazon Bedrock
    • Configurer le SDK Go AWS
    • Tester l’API
    • Construire une application d’intelligence générative
    • Pour commencer, vous devez créer un compte Amazon Bedrock. Vous pouvez le faire en vous connectant à votre compte Amazon et en recherchant « Amazon Bedrock » dans la barre de recherche. Une fois que vous avez trouvé le service, vous pouvez cliquer sur « Créer un compte » et suivre les instructions pour créer votre compte.

      Une fois que vous avez créé votre compte, vous devez configurer le SDK Go AWS pour pouvoir accéder aux API Amazon Bedrock. Pour ce faire, vous devez télécharger le SDK Go AWS et l’installer sur votre ordinateur. Une fois que vous avez installé le SDK, vous devez configurer les variables d’environnement afin que le SDK puisse se connecter à votre compte Amazon Bedrock.

      Une fois que vous avez configuré le SDK Go AWS, vous pouvez commencer à tester l’API Amazon Bedrock. Vous pouvez le faire en écrivant des requêtes HTTP pour interroger l’API et en analysant les réponses que vous obtenez. Cela vous permettra de voir comment l’API réagit à différentes requêtes et de vérifier si elle fonctionne correctement.

      Source de l’article sur DZONE

      Milvus is an open-source vector database for AI applications. It provides a variety of installation methods, including building from source code and installing Milvus with Docker Compose/Helm/APT/YUM/Ansible. Users can choose one of the installation methods depending on their operating systems and preferences. However, there are many data scientists and AI engineers in the Milvus community who work with Python and yearn for a much simpler installation method than the currently available ones.

      Therefore, we released embedded Milvus, a user-friendly Python version, along with Milvus 2.1 to empower more Python developers in our community. This article introduces what embedded Milvus is and provides instructions on how to install and use it.

      Source de l’article sur DZONE