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9 certifications cloud basées sur les rôles pour les architectes de solutions en 2024

9 certifications cloud basées sur les rôles pour les architectes de solutions en 2024

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En 2024, les architectes de solutions pourront obtenir 9 certifications cloud basées sur les rôles pour développer leurs compétences et leurs connaissances dans le domaine.

Êtes-vous enthousiaste à devenir un architecte de solutions Cloud et à prendre votre carrière à de nouveaux sommets ?

Without further ado, let’s dive into the world of cloud certifications. 

Êtes-vous enthousiaste à devenir un architecte de solutions cloud et à porter votre carrière à de nouveaux sommets? Le cloud computing transforme la façon dont les organisations utilisent l’infrastructure numérique, ce qui en fait une compétence cruciale à maîtriser. Si vous êtes intéressé par le potentiel illimité de la technologie cloud, alors ce guide est fait pour vous. 

Dans ce guide, vous apprendrez les 9 certifications basées sur les rôles les plus importantes du cloud, spécialement conçues pour les architectes de solutions. Alors que nous nous dirigeons vers 2024, nous sommes à l’aube d’une ère passionnante de la technologie cloud. Ensemble, nous explorerons neuf certifications primordiales offertes par des leaders du secteur et des organisations respectées, chacune étant une pierre angulaire sur votre chemin vers une certification professionnelle en cloud. 

Sans plus tarder, plongeons dans le monde des certifications cloud. 

Les certifications cloud sont un excellent moyen de se démarquer dans un marché saturé et de se positionner comme un expert dans le domaine des technologies cloud. En tant qu’architecte de solutions cloud, vous serez en mesure d’utiliser les données pour aider les entreprises à développer des solutions innovantes et à prendre des décisions informées. Les certifications cloud vous permettront d’acquérir les compétences nécessaires pour réussir dans ce domaine. 

Les certifications cloud sont généralement divisées en trois catégories : les certifications de base, les certifications avancées et les certifications spécialisées. Les certifications de base sont conçues pour les débutants et offrent une introduction aux technologies cloud. Les certifications avancées sont conçues pour les professionnels expérimentés et offrent une solide compréhension des technologies cloud. Les certifications spécialisées sont conçues pour ceux qui souhaitent se spécialiser dans un domaine particulier des technologies cloud. 

Les certifications cloud peuvent être obtenues auprès de fournisseurs de services cloud tels que Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP). Chaque fournisseur propose une gamme complète de certifications qui couvrent tous les aspects des technologies cloud. Ces certifications sont conçues pour aider les professionnels à acquérir les compétences nécessaires pour gérer et développer des applications sur leurs plateformes respectives. 

Les certifications cloud peuvent également être obtenues auprès d’organisations tierces telles que CompTIA et Linux Foundation. Ces organisations proposent des certifications qui couvrent un large éventail de technologies cloud et qui sont reconnues par l’industrie. Ces certifications sont conçues pour aider les professionnels à développer leurs compétences en matière de gestion et de développement d’applications sur différentes plateformes cloud. 

Enfin

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Comparaison d'orchestration de conteneurs: Kubernetes vs ECS Amazon

Comparaison d’orchestration de conteneurs: Kubernetes vs ECS Amazon

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Comprendre les différences entre Kubernetes et ECS Amazon peut être un défi. Nous allons comparer leurs avantages et leurs inconvénients pour vous aider à choisir l’orchestration de conteneurs qui vous convient le mieux.

Kubernetes vs. Amazon ECS : Comparez les deux mécanismes les plus étendus pour gérer et mettre à l’échelle des microservices

Kubernetes is an open source platform that can be used to manage containerized applications. It is a powerful tool that can be used to deploy, scale, and manage a wide variety of applications. It is also highly extensible and can be used to deploy applications in a variety of environments. Kubernetes also provides a comprehensive set of APIs and tools for managing and monitoring applications. Additionally, it provides a powerful database for storing and managing application data.

Amazon ECS est un service de cloud computing qui permet de gérer et de déployer des applications conteneurisées. Il est très facile à utiliser et peut être configuré rapidement. Il est également très flexible et peut être utilisé pour déployer des applications dans un large éventail d’environnements. Amazon ECS offre également un ensemble complet d’API et d’outils pour gérer et surveiller les applications. De plus, il fournit une base de données puissante pour stocker et gérer les données des applications.

Les deux outils Kubernetes et Amazon ECS ont leurs avantages et leurs inconvénients. Kubernetes est open source et très extensible, mais il peut être difficile à configurer et à gérer. Amazon ECS est plus facile à configurer et à gérer, mais il est moins flexible que Kubernetes. De plus, Amazon ECS n’offre pas de base de données intégrée pour stocker et gérer les données des applications, ce qui peut être un problème pour les applications qui nécessitent une gestion des données plus avancée.

En fin de compte, le choix entre Kubernetes et Amazon ECS dépendra des besoins spécifiques de votre entreprise. Si vous avez besoin d’une solution open source et extensible, alors Kubernetes est le bon choix. Si vous recherchez une solution plus simple à configurer et à gérer, alors Amazon ECS est la meilleure option. Dans tous les cas, une base de données robuste est nécessaire pour stocker et gérer les données des applications. Quelle que soit la solution choisie, elle doit être capable de fournir une base de données fiable et sûre pour stocker les données des applications.

Comme vous le savez peut-être, de nombreux outils d’orchestration existent pour gérer et mettre à l’échelle les microservices. Mais, dans ce cas, nous allons parler des deux mécanismes les plus étendus : Kubernetes vs Amazon ECS.

Dans cet article, nous allons examiner chacun d’eux individuellement. Nous allons parler de leurs avantages et de leurs inconvénients. Finalement, en fonction des besoins de votre entreprise, nous déciderons lequel est le bon outil d’orchestration de conteneur pour votre application web.

Kubernetes est une plateforme open source qui peut être utilisée pour gérer les applications conteneurisées. C’est un outil puissant qui peut être utilisé pour déployer, mettre à l’échelle et gérer une large variété d’applications. Il est également très extensible et peut être utilisé pour déployer des applications dans une variété d’environnements. Kubernetes fournit également un ensemble complet d’API et d’outils pour gérer et surveiller les applications. De plus, il fournit une base de données puissante pour stocker et gérer les données des applications.

Les avantages et

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Exploration approfondie d'Amazon EC2 : optimiser les charges de travail avec les données matérielles

Exploration approfondie d’Amazon EC2 : optimiser les charges de travail avec les données matérielles

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Explorer Amazon EC2 en profondeur pour optimiser les charges de travail avec les données matérielles. Découvrez comment tirer le meilleur parti de votre infrastructure cloud !

Comprendre le matériel sous-jacent aux instances EC2 d’Amazon

EC2 Instance Types and Hardware

Amazon EC2 offre une variété d’instances pour répondre aux besoins des utilisateurs. Chaque type d’instance est conçu pour offrir un ensemble spécifique de performances et de capacités. Les principaux types d’instances EC2 sont les suivants :

  • Instances à mémoire haute performance (HIMEM) : Ces instances sont conçues pour offrir une mémoire et une puissance de calcul élevées. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.
  • Instances à processeur haute performance (HIPROC) : Ces instances sont conçues pour offrir une puissance de calcul élevée et une grande quantité de mémoire. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.
  • Instances à processeur haute densité (HIDEN) : Ces instances sont conçues pour offrir une puissance de calcul élevée et une grande quantité de mémoire. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.
  • Instances à processeur haute densité (HIDEN) : Ces instances sont conçues pour offrir une puissance de calcul élevée et une grande quantité de mémoire. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.

Chaque type d’instance est alimenté par un matériel spécifique qui lui est propre. Par exemple, les instances à mémoire haute performance (HIMEM) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon E5-2686 v4, des processeurs Intel Xeon E5-2676 v3 et des processeurs Intel Xeon E5-2676 v2. Les instances à processeur haute performance (HIPROC) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon E5-2686 v4, des processeurs Intel Xeon E5-2676 v3 et des processeurs Intel Xeon E5-2676 v2. Les instances à processeur haute densité (HIDEN) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon D-1541, des processeurs Intel Xeon D-1531 et des processeurs Intel Xeon D-1521. Enfin, les instances à processeur haute densité (HIDEN) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon D-1541, des processeurs Intel Xeon D-1531 et des processeurs Intel Xeon D-1521.

Conclusion

Amazon EC2 offre une variété d’instances pour répondre aux besoins des utilisateurs. Chaque type d’instance est conçu pour offrir un ensemble spécifique de performances et de capacités, et est alimenté par un matériel spécifique. Comprendre le matériel qui se trouve sous le capot des instances EC2 est essentiel pour prendre les bonnes décisions lors du choix du type d’instance le plus adapté à votre cas d’utilisation. En ayant une compréhension fondamentale du matériel qui se trouve derrière les instances EC2, vous serez en mesure d’optimiser les performances et les coûts, ainsi que d’assurer le bon fonctionnement de vos applications.

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) est l’un des principaux services du cloud AWS, offrant une plateforme polyvalente pour le calcul sur demande. La vraie
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Applications AI génératives avec Amazon Bedrock : démarrage pour les développeurs Go

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

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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.

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      Systèmes distribués: le split-brain

      Systèmes distribués: le split-brain

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      Les systèmes distribués sont une technologie complexe qui peut présenter des risques, tels que le split-brain. Apprenons à mieux comprendre ce phénomène et à le gérer.

      Le problème du Split-Brain

      Split-brain can be caused by a variety of factors, including network partitions, hardware failures, or software bugs. It can also be triggered by intentional actions, such as when an administrator deliberately isolates a node from the cluster. In any case, the result is the same: two or more isolated groups of nodes, each with its own view of the data.

      Real-World Example

      A real-world example of split-brain occurred in 2017 when a major outage affected Amazon Web Services’ S3 storage service. The outage was caused by a network partition that split the S3 cluster into two isolated groups. As a result, some requests to the S3 service were routed to one group, while others were routed to the other group. This caused data inconsistency and led to widespread disruption.

      The S3 outage serves as a reminder of the importance of testing distributed systems for split-brain scenarios. While it is impossible to completely eliminate the risk of split-brain, it is possible to reduce the impact by designing systems that are resilient to network partitions and other forms of failure.

      Best Practices

      When designing distributed systems, it is important to consider how the system will handle split-brain scenarios. In some cases, it may be possible to use techniques such as quorum or leader election to minimize the impact of split-brain. However, these techniques should be used with caution, as they can introduce additional complexity and overhead.

      In general, the best approach is to design systems that are resilient to network partitions and other forms of failure. This can be achieved by using techniques such as replication, redundancy, and fault tolerance. It is also important to test distributed systems for split-brain scenarios before they are deployed in production.

      Le problème du Split-Brain

      Dans les systèmes distribués, il est essentiel de maintenir une vue cohérente des données sur tous les nœuds pour un fonctionnement correct. Lorsqu’un scénario de split-brain se produit, chaque groupe partitionné peut recevoir des mises à jour différentes, ce qui entraîne une incohérence des données et rend difficile la résolution des conflits lorsque les partitions se reconnectent finalement.

      Le split-brain peut être causé par une variété de facteurs, notamment des partitions réseau, des pannes matérielles ou des bogues logiciels. Il peut également être déclenché par des actions intentionnelles, telles que lorsqu’un administrateur isole délibérément un nœud du cluster. Dans tous les cas, le résultat est le même : deux ou plusieurs groupes isolés de nœuds, chacun ayant sa propre vue des données.

      Exemple concret

      Un exemple concret de split-brain s’est produit en 2017 lorsqu’une panne majeure a affecté le service de stockage S3 d’Amazon Web Services. La panne était causée par une partition réseau qui a divisé le cluster S3 en deux groupes isolés. En conséquence, certaines demandes au service S3 ont été acheminées vers un groupe, tandis

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      Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

      Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

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      La gestion des données Salesforce peut être simplifiée grâce à la migration des pièces jointes vers AWS S3. Découvrez comment!

      Le défi : Stockage des pièces jointes Salesforce

      La défis : Stockage des pièces jointes Salesforce

      Salesforce est une puissante plate-forme de gestion de la relation client (CRM) qui stocke une grande quantité de données, y compris des pièces jointes telles que des documents, des images et des fichiers. Ces pièces jointes sont souvent essentielles aux opérations commerciales et peuvent s’accumuler rapidement, consommant une quantité importante d’espace de stockage dans Salesforce. Cette situation peut entraîner des coûts opérationnels accrus et une réduction des performances du système.

      Migration vers AWS S3

      Une solution possible consiste à migrer les pièces jointes Salesforce vers Amazon Web Services (AWS) Simple Storage Service (S3) tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. Cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système. Cependant, cette tâche peut être complexe et nécessite une planification et une exécution minutieuses. Heureusement, il existe des outils qui peuvent faciliter le processus de migration.

      Test avec Informatica IICS et Python

      Informatica IICS est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de migrer facilement des données entre différents systèmes. Il offre une variété de fonctionnalités, notamment la possibilité de migrer des pièces jointes Salesforce vers AWS S3. De plus, il est possible d’utiliser Python pour automatiser le processus de migration. En combinant ces deux outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files.

      Test avec Informatica IICS et Python

      Pour tester la migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3, vous pouvez utiliser Informatica IICS et Python. Tout d’abord, vous devez configurer votre compte AWS et créer un bucket S3. Ensuite, vous pouvez utiliser Informatica IICS pour configurer le flux de données entre Salesforce et S3. Une fois que le flux est configuré, vous pouvez utiliser Python pour automatiser le processus de migration. Vous pouvez également utiliser Python pour tester le flux et vérifier que les données sont bien migrées vers S3. Une fois le test terminé, vous pouvez mettre en production le flux et commencer à migrer les pièces jointes Salesforce vers AWS S3.

      Conclusion

      La migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3 peut être un processus complexe et fastidieux. Heureusement, il existe des outils tels qu’Informatica IICS et Python qui peuvent faciliter le processus. En combinant ces outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. De plus, cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système.

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      Exécuter mes applications Go de manière sans serveur - Partie 2

      Exécuter mes applications Go de manière sans serveur – Partie 2

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      Dans cet article, je vais vous montrer comment exécuter vos applications Go sans serveur, en utilisant des services cloud et des outils de développement. Partie 2 de cette série de tutoriels !

      ## La première partie de cette série vous a présenté le AWS Lambda Go API Proxy et comment ses implémentations d’adaptateur spécifiques au cadre / package (pour gorilla / mux, echo et net / http) vous permettent d’exécuter des applications Go existantes en tant que fonctions AWS Lambda frontées par Amazon API Gateway.

      Le premier volet de cette série vous a présenté le AWS Lambda Go API Proxy et comment ses implémentations adaptées au framework/package spécifique (pour gorilla/mux, echo et net/http) vous permettent d’exécuter des applications Go existantes en tant que fonctions AWS Lambda frontées par Amazon API Gateway. Si vous ne l’avez pas encore fait, je vous encourage à y jeter un coup d’œil pour avoir une compréhension de base du AWS Lambda Go API Proxy.

      Le AWS Lambda Go API Proxy prend également en charge Gin, qui est l’un des frameworks web Go les plus populaires ! Ce billet de blog suivant démontrera comment prendre un service de raccourcissement d’URL existant écrit à l’aide du framework Gin et le faire fonctionner en tant que fonction AWS Lambda sans serveur. Au lieu d’utiliser AWS SAM, nous allons changer un peu les choses et utiliser le AWS CDK pour déployer la solution.

      Pour cela, nous allons créer une base de données DynamoDB pour stocker les URL raccourcies et une fonction Lambda pour gérer les requêtes entrantes. La fonction Lambda sera appelée par Amazon API Gateway et répondra aux requêtes GET et POST. La fonction Lambda utilisera la base de données DynamoDB pour stocker et récupérer les URL raccourcies. Une fois la base de données configurée et la fonction Lambda créée, nous allons utiliser le AWS CDK pour déployer le tout sur AWS.

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      Différences principales entre AWS ECS et AWS Lambda: 5 points clés

      Différences principales entre AWS ECS et AWS Lambda: 5 points clés

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      Les services AWS ECS et AWS Lambda sont des outils puissants pour le développement et le déploiement d’applications. Découvrez les 5 principales différences entre ces deux services !

      ## Comment le cloud computing a révolutionné l’industrie du logiciel au cours des 10 dernières années

      La technologie cloud a révolutionné l’industrie du logiciel au cours des 10 dernières années. Aujourd’hui, la plupart des organisations préfèrent héberger des applications et des services sur le cloud en raison de la facilité de déploiement, de la sécurité élevée, de la scalabilité et des coûts de maintenance peu élevés par rapport à l’infrastructure sur site. En 2006, Amazon a lancé sa plate-forme de services cloud, Amazon Web Services (AWS), l’un des principaux fournisseurs de cloud à ce jour. Actuellement, AWS propose plus de 200 services cloud, notamment l’hébergement cloud, le stockage, l’apprentissage automatique et la gestion des conteneurs.

      L’architecture cloud permet aux entreprises de bénéficier d’une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les entreprises peuvent facilement déployer des applications sur le cloud et les mettre à l’échelle en fonction de leurs besoins. Les services cloud sont également très sûrs et offrent une haute disponibilité et une redondance pour assurer la continuité des activités. Les services cloud sont également très flexibles et peuvent être facilement adaptés aux besoins changeants des entreprises.

      Les avantages de l’architecture cloud sont nombreux et divers. Les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande flexibilité et d’une meilleure scalabilité pour répondre aux besoins changeants des clients. Les entreprises peuvent également réduire leurs coûts de maintenance et leurs coûts d’exploitation grâce à l’utilisation des services cloud. Les entreprises peuvent également bénéficier d’une plus grande sécurité et d’une meilleure disponibilité grâce à l’utilisation des services cloud. Enfin, les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande productivité grâce à l’utilisation des services cloud.

      L’architecture cloud est un outil puissant qui offre aux entreprises une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande flexibilité, d’une meilleure scalabilité, d’une plus grande sécurité et d’une meilleure disponibilité grâce à l’utilisation des services cloud. En outre, les entreprises peuvent réduire leurs coûts de maintenance et leurs coûts d’exploitation grâce à l’utilisation des services cloud. Enfin, les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande productivité grâce à l’utilisation des services cloud.

      L’architecture cloud est un outil puissant qui offre aux entreprises une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les avantages qu’elle procure sont nombreux et variés, et les entreprises peuvent en tirer parti pour améliorer leur productivité, réduire leurs coûts et améliorer leur sécurité et leur disponibilité. La technologie cloud est donc un outil essentiel pour les entreprises qui souhaitent tirer parti des avantages qu’elle offre pour améliorer leurs activités.

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      Guide détaillé avec exemples de code pour l'entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques

      Guide détaillé avec exemples de code pour l’entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques

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      Vous souhaitez entraîner des modèles linguistiques complexes ? Ce guide vous fournira des exemples de code et des instructions détaillées pour vous aider à atteindre vos objectifs.

      H2: Dans les dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un grand intérêt en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé et étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code. Prérequis

      • A GPU-enabled machine with at least 8GB of RAM

      • An understanding of basic ML concepts

      • Familiarity with Python and TensorFlow

      • Access to a large dataset

      Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un intérêt considérable en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code.

      Prérequis

      Avant de plonger, assurez-vous d’avoir :

      • Une machine dotée d’une carte graphique et d’au moins 8 Go de RAM

      • Une compréhension des concepts de base d’apprentissage machine

      • De la familiarité avec Python et TensorFlow

      • Un accès à une grande base de données

      Mise en œuvre

      Une fois les prérequis remplis, vous êtes prêt à commencer à former votre modèle. La première étape consiste à préparer votre base de données. Vous devrez peut-être nettoyer et normaliser vos données avant de les charger dans votre modèle. Une fois que vos données sont prêtes, vous pouvez les charger dans votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant TensorFlow ou un autre framework de deep learning. Une fois que vos données sont chargées, vous pouvez commencer à entraîner votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant des algorithmes d’apprentissage supervisé ou non supervisé. Lorsque vous entraînez votre modèle, vous devrez définir des paramètres tels que le nombre d’itérations, le taux d’apprentissage et le nombre de couches cachées. Vous devrez également définir des métriques pour mesurer la performance de votre modèle.

      Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez le tester sur des données réelles pour voir comment il se comporte. Vous pouvez également effectuer une validation croisée pour vérifier si votre modèle est capable de généraliser ses résultats sur des données différentes. Une fois que vous êtes satisfait des performances de votre modèle, vous pouvez le déployer pour l’utiliser dans un environnement réel. Vous pouvez le déployer sur un serveur ou un cloud public tel que Google Cloud Platform ou Amazon Web Services. Une fois déployé, votre modèle sera prêt à être utilisé par les utilisateurs finaux.

      Enfin, vous devrez peut-être maintenir et mettre à jour votre modèle au fil du temps. Vous devrez peut-être ajouter de nouvelles données à votre base de données ou ajuster les paramètres de votre modèle pour améliorer ses performances. Vous devrez également surveiller les performances de votre modèle pour vous assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il ne se dégrade pas avec le temps. Enfin, vous devrez peut-être effectuer une analyse des performances pour comprendre comment votre modèle est utilisé et pourquoi il fonctionne bien ou mal.

      En résumé, la

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      Créer une solution d'email de notification d'alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform

      Créer une solution d’email de notification d’alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform

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      Créer une solution d’email de notification d’alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform est une tâche complexe, mais pas impossible. Découvrez comment le faire facilement !

      Comment intégrer des messages de journal d’application dans les notifications CloudWatch Alarm

      En tant que scientifique informatique enthousiaste, je vais vous montrer comment intégrer les messages de journal d’application dans le corps de l’e-mail de notification lorsque l’alarme CloudWatch est activée.

      Amazon CloudWatch est un service qui permet aux clients de surveiller une valeur de métrique ou une expression mathématique pour la métrique et de déclencher des actions lorsque la valeur dépasse une certaine limite. Ces alarmes peuvent être utilisées pour déclencher des notifications envoyées via Amazon SNS, e-mail, SMS, etc. Il est donc nécessaire que les messages de journal d’application soient inclus dans le message de notification de l’alarme afin que le personnel opérationnel puisse facilement identifier la cause racine de la notification de l’alarme.

      Afin de mettre en œuvre cette solution, nous devons disposer des prérequis suivants : un compte AWS, Terraform installé et prêt à l’emploi, Python version 3.9 ou ultérieure, Node.js version 14.x ou ultérieure. Nous allons maintenant examiner l’architecture cible qui sera utilisée pour mettre en œuvre cette solution. L’architecture cible est représentée par le diagramme suivant et montre les composants impliqués dans cette solution ainsi que leurs interactions.

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