Couche 02 : Déploiement de la fondation de modèle LLM et RAG
Les applications d'IA s'appuient sur des modèles génératifs, tels que LLAMA3, Mistral, Deepseek et StarCoder, qui sont des modèles pré-entraînés sur de vastes ensembles de données afin de capturer des modèles et des connaissances complexes. Ces modèles servent d'éléments de base pour diverses tâches d'IA, notamment le traitement du langage naturel et la génération d'images. Pour déployer et gérer efficacement les applications d'IA, plusieurs services sont nécessaires pour assurer le bon fonctionnement des grands modèles de langage (LLM). Ces services comprennent la quantification pour l'optimisation des ressources, les serveurs d'inférence pour l'exécution des modèles, le cœur de l'API pour l'équilibrage de la chargeet l'observabilité pour la collecte des données et la gestion des traces. En affinant et en optimisant ces modèles sur des ensembles de données spécifiques, leurs performances et leur précision peuvent être améliorées pour des tâches spécialisées. Cette étape fondamentale permet aux développeurs d'exploiter des modèles sophistiqués, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires à la création d'applications d'IA à partir de zéro.
Configuration du modèle LLM
Téléchargez le LLM (Large Language Model) et procédez à la quantification pour optimiser les performances et réduire l'utilisation des ressources. Cette étape permet de s'assurer que le modèle d'IA fonctionne efficacement et qu'il est prêt à être intégré à d'autres composants.
Configuration RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Intégrer les composants RAG à l'aide des sites framework les plus utilisés et déployer le pipeline RAG dans KUBE. Cette étape permet d'améliorer le modèle d'intelligence artificielle grâce à des capacités de recherche accrues, ce qui permet d'obtenir des réponses plus précises et plus pertinentes.
