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Infrastructures modernes et cloud native pour l'IA

Le déploiement de modèles d'IA générative, de deep learning et de vision par ordinateur nécessite des infrastructures scalables, résilientes et optimisées pour les charges de travail intensives.

• Conteneurisation avec Docker pour les modèles Python et .NET
• Orchestration Kubernetes pour les agents IA et microservices
• Déploiements cloud ou hybrides avec GPU pour le deep learning
• CI/CD et automatisation des pipelines MLOps
• Résilience et montée en charge pour les services d'inférence

Ces briques permettent de déployer des solutions d'IA générative, prédictive et de vision robustes et évolutives en production.