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== Définition ==
== Définition ==
Ensemble de pratiques et de flux de production qui accélèrent le développement, le déploiement et la gestion des '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèles d'intelligence artificielle]]''' tout au long de leur cycle de vie complet, tels que: la maintenance des modèles, leur '''[[entraînement]]''', leur '''[[peaufinage]]''', ainsi que leur surveillance et leur évaluation.
Ensemble de pratiques et de flux de production qui accélèrent le développement, le déploiement et la gestion automatisée des '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèles d'intelligence artificielle]]''' tout au long de leur cycle de vie complet, tels que: la maintenance des modèles, leur '''[[entraînement]]''', leur '''[[peaufinage]]''', ainsi que leur surveillance et leur évaluation.


Voir aussi '''[[test de performances]]'''
Voir aussi '''[[test de performances]]'''


== Comppléments ==
== Compléments ==
Comme les LLMOp relève du domaine des opérations d''''[[apprentissage automatique]]''', il peut être négligé ou même qualifié de « MLOps pour les '''[[Grand modèle de langues|GML]]''' », mais LLMOp doit être considéré séparément, puisqu'il est spécifiquement axé sur la rationalisation du développement des GML.
Le terme ''GMLex'' est construit sur le modèle du terme [[DévEx]] qui est l'équivalent français du terme [[DevOps]], mais nous recommandons l'utilisation de ''GML DévEx''.


== Français ==
== Français ==
'''GML DévEx'''
''' GMLEx'''
''' GMLEx'''


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'''LLMOps'''
'''LLMOps'''
<!--Set of practices and workflows that speed development, deployment and management of AI models throughout their complete lifecycle, such as le déploiement et la maintenance des modèles, la gestion des données, l’entraînement et le peaufinage des modèles, ainsi que leur surveillance et leur évaluation.
<!--Set of practices and workflows that speed development, deployment and management of AI models throughout their complete lifecycle, such as le déploiement et la maintenance des modèles, la gestion des données, l’entraînement et le peaufinage des modèles, ainsi que leur surveillance et leur évaluation.


Because LLMOps falls within the scope of machine leaning operations, it might be overlooked or even referred to as “MLOps for LLMs,” but LLMOps should be considered separately as it is specifically focused on streamlining LLM development.-->
Because LLMOps falls within the scope of machine leaning operations, it might be overlooked or even referred to as “MLOps for LLMs,” but LLMOps should be considered separately as it is specifically focused on streamlining LLM development.-->
== Sources ==
== Sources ==
[https://www.ibm.com/think/topics/llmops   Source : IBM]
[https://www.ibm.com/think/topics/llmops IBM - LLMOps]


[https://cloud.google.com/discover/what-is-llmops   Source : Google Cloud]
[https://cloud.google.com/discover/what-is-llmops Google Cloud - LLMOps]


[[Catégorie:publication]]
[[Catégorie:publication]]

Dernière version du 16 mars 2026 à 15:27

Définition

Ensemble de pratiques et de flux de production qui accélèrent le développement, le déploiement et la gestion automatisée des modèles d'intelligence artificielle tout au long de leur cycle de vie complet, tels que: la maintenance des modèles, leur entraînement, leur peaufinage, ainsi que leur surveillance et leur évaluation.

Voir aussi test de performances

Compléments

Le terme GMLex est construit sur le modèle du terme DévEx qui est l'équivalent français du terme DevOps, mais nous recommandons l'utilisation de GML DévEx.

Français

GML DévEx

GMLEx

grand modèle de langues et exploitation

Anglais

Large Language Model Operations

LLMOps

Sources

IBM - LLMOps

Google Cloud - LLMOps

Contributeurs: Arianne Arel, Patrick Drouin