Selection curatee de ressources pour accompagner votre apprentissage de la Phase 3. Embeddings, RAG, bases vectorielles, patterns d'architecture, monitoring et evaluation - tout ce qu'il faut pour concevoir des systemes IA robustes et scalables avec l'ecosysteme Google.
Documentation officielle de l'API Embeddings de Gemini. Generation de vecteurs semantiques, modeles disponibles, dimensions configurables et bonnes pratiques d'utilisation pour la recherche et le RAG.
Consulter la documentation →Service manage Google Cloud pour la recherche vectorielle a grande echelle. Indexation, requetes ANN (Approximate Nearest Neighbor), filtrage de metadonnees et integration avec les pipelines ML.
Consulter la documentation →Moteur RAG manage de Vertex AI pour construire des applications de generation augmentee par la recuperation. Ingestion de documents, chunking automatique, grounding et orchestration bout-en-bout.
Consulter la documentation →Centre d'architecture Google Cloud dedie aux workloads AI/ML. Architectures de reference, blueprints, patterns de deploiement et bonnes pratiques pour les systemes d'intelligence artificielle en production.
Consulter la documentation →Guide complet pour monitorer les workloads IA sur Google Cloud. Metriques de performance, alertes, dashboards personnalises, traces de latence et suivi des couts pour les modeles en production.
Consulter la documentation →Integration d'OpenTelemetry avec Google Cloud pour l'observabilite des systemes IA. Traces distribuees, metriques custom, logs structures et correlation entre les composants d'un pipeline RAG.
Consulter la documentation →Ouvrage de reference sur la conception de systemes ML en production. Couvre le data engineering, le feature engineering, le model deployment, le monitoring et les patterns d'architecture pour des systemes fiables et scalables.
Voir sur O'Reilly →Guide pratique pour construire des applications RAG de A a Z. Strategies de chunking, choix de bases vectorielles, pipelines d'ingestion, evaluation de la qualite des reponses et optimisation des performances.
Voir sur O'Reilly →Le livre fondateur du SRE par Google. Principes de fiabilite, SLOs/SLIs/SLAs, gestion des incidents, automatisation et monitoring. Essentiel pour operer des systemes IA en production avec des garanties de disponibilite.
Lire gratuitement en ligne →Framework d'architecture officiel Google Cloud. Piliers de conception (securite, fiabilite, performance, cout, excellence operationnelle), patterns recommandes et checklists pour les architectes cloud.
Consulter le framework →Parcours officiel Google Cloud dedie au MLOps. Labs pratiques sur Vertex AI Pipelines, CI/CD pour le ML, model registry, monitoring de drift et automatisation du cycle de vie des modeles.
Acceder au parcours →Cours specialise de DeepLearning.AI sur la construction de systemes RAG. Techniques de retrieval avancees, re-ranking, evaluation RAGAS, chunking strategies et optimisation de la qualite des reponses.
Acceder au cours →Certification professionnelle Google Cloud Machine Learning Engineer sur Coursera. Couvre la conception de pipelines ML, le feature engineering, le deploiement de modeles et les patterns d'architecture ML a grande echelle.
Voir sur Coursera →Cours de Stanford sur la conception de systemes de machine learning. Architecture de systemes ML, compromis de conception, data pipelines, serving infrastructure et evaluation en conditions reelles.
Acceder au cours →Framework d'orchestration pour les applications LLM et RAG. Chains, retrievers, document loaders, text splitters et integration native avec Gemini. Ideal pour construire des pipelines RAG modulaires et extensibles.
Voir la documentation →Framework de donnees specialise pour les applications RAG. Indexation intelligente, connecteurs de donnees multiples, query engines avances et optimisation automatique du retrieval pour des reponses plus precises.
Voir la documentation →Base de donnees vectorielle open-source, legere et facile a utiliser. Stockage d'embeddings, recherche par similarite, filtrage de metadonnees et integration simple avec LangChain, LlamaIndex et les APIs Gemini.
Voir la documentation →Framework d'evaluation et de test pour les prompts et les modeles LLM. Tests automatises, benchmarks comparatifs, metriques de qualite, regression testing et integration CI/CD pour valider les pipelines IA.
Voir la documentation →Framework d'evaluation specifique pour les systemes RAG. Metriques de faithfulness, answer relevancy, context precision et context recall. Indispensable pour mesurer et ameliorer la qualite de vos pipelines RAG.
Voir la documentation →Service manage Google Cloud pour orchestrer des pipelines ML et RAG. Workflows reproductibles, composants reutilisables, suivi d'experiences, lineage des donnees et deploiement automatise des modeles.
Voir la documentation →Collection de patterns d'architecture valides par Google Cloud. Microservices, event-driven, batch processing, streaming et patterns specifiques aux workloads IA. Diagrammes, avantages/inconvenients et cas d'usage.
Explorer les patterns →Pattern de resilience essentiel pour les systemes distribues. Prevention des cascades de pannes, gestion des timeouts, fallback strategies et implementation avec les APIs Gemini pour garantir la disponibilite.
Comprendre le pattern →Guide complet sur l'architecture event-driven. Pub/Sub, event sourcing, CQRS et integration avec les pipelines IA. Decouplage des composants, scalabilite et traitement asynchrone des requetes d'inference.
Consulter le guide →Patterns de conception pour les architectures microservices appliques aux systemes IA. API Gateway, service mesh, sidecar, saga pattern et strategies de decomposition pour les applications RAG distribuees.
Explorer les patterns →Blog officiel Google Cloud dedie a l'IA et au ML. Articles techniques sur les nouvelles fonctionnalites, etudes de cas clients, benchmarks de performance et annonces de produits pour l'ecosysteme Gemini.
Lire le blog →Communaute internationale dediee au MLOps. Meetups, podcasts, articles et discussions sur les pipelines ML en production, le monitoring de modeles, les patterns d'architecture et les retours d'experience.
Rejoindre la communaute →Subreddit de reference pour le machine learning. Discussions techniques, papiers de recherche, debats sur les architectures, retours d'experience en production et veille sur les dernieres avancees en IA.
Visiter le subreddit →Alliance dediee a l'infrastructure IA. Rapports, webinaires et groupes de travail sur les patterns d'infrastructure ML, les bases vectorielles, l'orchestration de modeles et les standards emergents.
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