Réf. AI-200Intermédiaire
Développer des solutions cloud IA sur Azure
Cours AI-200T00-A | Certification Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate (Examen AI-200)
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À qui s'adresse cette formation ?
Ce cours est conçu pour les développeurs qui créent des applications back-end et basées sur l’IA sur Azure et ont besoin de compétences pratiques dans le calcul conteneurisé, les services de données pour l’IA, les flux de travail pilotés par les événements et la sécurité et la surveillance des applications.
Pré-requis
- Expérience de programmation avec des langages tels que Python, JavaScript ou C#.
- Compréhension de base des services Azure et des concepts de cloud computing.
- Connaissance des principes de base de la conteneurisation et des principes fondamentaux de Kubernetes.
- Connaissance des structures de document JSON, des bases de données relationnelles et du langage SQL.
- Compréhension des concepts de Machine Learning, y compris les incorporations (embeddings) et la recherche de similarité vectorielle.
- Connaissance des concepts de systèmes distribués, des API REST et des modèles de messagerie asynchrone / architectures pilotées par les événements.
Ce que vous allez apprendre
Développer des solutions conteneurisées sur Azure (Azure Container Registry, App Service, Container Apps, AKS).
Développer des solutions IA à l’aide des services de gestion des données Azure (Cosmos DB pour NoSQL, Azure Database pour PostgreSQL avec pgvector, Azure Managed Redis).
Se connecter aux services Azure, les consommer et orchestrer des flux de travail pilotés par les événements (Service Bus, Event Grid, Functions).
Sécuriser, gérer les secrets et la configuration d'applications IA (Key Vault, App Configuration).
Observer, surveiller et dépanner des applications et pipelines IA sur Azure (OpenTelemetry, Azure Monitor, KQL).
Programme de la formation
Avant votre formation
Préparation et positionnement
- Analyse de vos besoins et de vos objectifs personnels
- Positionnement initial par rapport aux prérequis
- Accès à l'espace apprenant pour préparer votre venue
Pendant votre formation
Formation animée par nos experts
Présentation
Registres, référentiels et artefacts
Générer et exécuter des images avec ACR Tasks
Étiqueter et versionner des images (8 min)
Exercice - Générer et gérer une image conteneur avec ACR Tasks
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Déployer des conteneurs sur Azure App Service
Configurer le comportement du runtime de conteneur
Configurer les paramètres de l’application
Observer et résoudre les problèmes liés aux applications conteneurisées
Exercice - Déployer un conteneur sur Azure App Service
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Explorer les environnements Container Apps
Déployer une application conteneur à l’aide d’Azure CLI et YAML
Configurer les paramètres d’exécution avec des variables d’environnement et des secrets
Configurer l’authentification par extraction d’images pour les registres privés
Vérifier les déploiements à l’aide des journaux et de l’état
Exercice - Déployer une API back-end conteneurisée sur Container Apps
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Mettre à jour des images et gérer les révisions en toute sécurité
Gérer le cycle de vie de l’application conteneur
Surveiller les journaux et résoudre les problèmes
Configurer des sondes de vérification de l'état et dépanner les défaillances
Optimiser les ressources de conteneur et la mise à l’échelle
Exercice - Diagnostiquer et corriger un déploiement défaillant
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Configurer des règles de mise à l’échelle
Implémenter une mise à l’échelle pilotée par les événements avec KEDA
Appliquer des scalers KEDA pour les charges de travail personnalisées
Sélectionner des ressources de calcul pour les performances et les coûts
Choisir et appliquer des modes de révision
Exercice - Configurer la mise à l’échelle automatique à l’aide de déclencheurs KEDA
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Créer des manifestes de déploiement Kubernetes
Exposer des applications dans Azure Kubernetes Services
Déployer des applications sur Azure Kubernetes Services
Exercice - Déployer une API d’inférence IA sur Azure Kubernetes Service
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Définir des ConfigMaps pour les paramètres d’application
Implémenter des secrets pour les données sensibles
Attacher un stockage persistant à une application
Exercice - Configurer des applications sur Azure Kubernetes Service
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Superviser les logs et les métriques des applications
Résoudre les problèmes liés aux pods et aux services
Vérifier la connectivité du service et les points de terminaison
Exercice - Résoudre les problèmes d’applications sur Azure Kubernetes Service
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Découvrez Azure Cosmos DB avec NoSQL
Implémenter le Kit de développement logiciel (SDK) Azure Cosmos DB pour NoSQL
Interroger Azure Cosmos DB for NoSQL
Exercice - Créer un magasin de documents RAG sur Azure Cosmos DB pour NoSQL
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Stocker et récupérer des incorporations dans Azure Cosmos DB
Exécuter des requêtes de similarité vectorielle pour la recherche sémantique
Combiner des résultats de similarité vectorielle avec le filtrage des métadonnées
Utiliser le flux de modification pour déclencher la mise à jour de l'intégration
Exercice - Créer une application de recherche sémantique avec Azure Cosmos DB pour NoSQL
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Comprendre les index dans Azure Cosmos DB
Configurez des index de plage et des index composites
Ajuster les index vectoriels pour l’incorporation de charges de travail
Réduire les coûts des RU avec indexation stratégique
Choisir des niveaux de cohérence pour des performances optimales
Exercice - Optimiser les performances des requêtes avec des index vectoriels sur Azure Cosmos DB pour NoSQL
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Explorez la base de données Azure pour PostgreSQL
Se connecter à PostgreSQL
Créer et gérer des schémas
Rechercher des données
Intégrer des kits SDK et des applications
Exercice - Créer un serveur principal d’outil d’agent sur Azure Database pour PostgreSQL
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Stocker et interroger des incorporations avec pgvector
Effectuer une recherche de similarité de vecteur rapide
Gérer le cycle de vie des index et incorporer les mises à jour
Exécuter la recherche de similarité vectorielle pour la récupération sémantique
Implémenter des modèles de récupération pour les pipelines RAG
Exercice - Implémenter la recherche vectorielle sur Azure Database pour PostgreSQL
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Optimiser PostgreSQL pour pgvector
Choisir et configurer des index vectoriels
Optimiser la disposition des données
Mise à l’échelle pour les charges de travail à volume important
Optimisation de la connexion
Exercice - Optimiser les performances de recherche vectorielle dans Azure Database pour PostgreSQL
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Explorez Azure Managed Redis
Meilleures pratiques en matière de développement et de bibliothèques clientes
Implémenter des opérations de données
Exercice - Effectuer des opérations de données dans Azure Managed Redis
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Publier et s’abonner à des événements avec redis pub/sub
Implémenter des files d’attente de tâches avec des flux Redis
Choisir entre la diffusion et la distribution coordonnée
Exercice - Publier et s’abonner à des événements dans Azure Managed Redis
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Données vectorielles d’index et de requête
Choisir des types de vecteurs et des stratégies d’indexation
Optimiser les structures de données Redis pour le stockage vectoriel
Exercice - Implémenter la recherche sémantique dans Azure Managed Redis
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Explorer les concepts et la messagerie Azure Service Bus dans les architectures IA
Choisir entre les files d’attente et les rubriques avec des abonnements
Structurer les messages pour les charges utiles en intelligence artificielle
Traiter les messages de manière fiable
Exercice - Traiter les messages avec Azure Service Bus
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Comprendre les concepts d’Azure Event Grid et les modèles pilotés par les événements pour les solutions IA
Utiliser des schémas et des propriétés d’événement
Configurer les stratégies de remise et de nouvelle tentative pour un traitement fiable des événements
Publier des événements personnalisés à partir d’applications IA
Exercice - Publier et recevoir des événements avec Azure Event Grid
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Comprendre l’hébergement et la mise à l’échelle d’Azure Functions pour les charges de travail IA
Configurer l’environnement de développement local pour Functions
Créer des déclencheurs et des liaisons pour les modèles d’intégration IA
Gérer les secrets et la configuration dans Functions
Configurer l’identité et l’accès pour Functions
Exercice - Créer un serveur MCP avec Azure Functions
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Stocker et organiser des secrets, des clés et des certificats
Récupérer des secrets à l’aide des bibliothèques clientes du Kit de développement logiciel (SDK) Azure
Gérer le contrôle de version et la rotation des secrets
Implémenter des stratégies de mise en cache pour réduire les appels Key Vault
Exercice - Gérer les secrets avec Azure Key Vault
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Se connecter à App Configuration à partir du code d’application
Organiser les paramètres avec des étiquettes et des indicateurs de fonctionnalité
Référencer des secrets Key Vault depuis App Configuration
Décider de ce qu’il faut stocker dans App Configuration et Key Vault
Exercice - Récupérer des paramètres et des secrets à partir d’Azure App Configuration
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Explorer OpenTelemetry et son rôle dans l’observabilité
Ajouter le Kit de développement logiciel (SDK) OpenTelemetry à une application
Configurer des tranches et des traces
Exporter des données de télémétrie vers Azure Monitor
Déboguer des flux distribués avec des données de trace
Exercice - Instrumenter une application avec le Kit de développement logiciel (SDK) OpenTelemetry
Évaluation du module
Résumé
Présentation
Écrire des requêtes KQL de base
Explorer les journaux à la recherche d’erreurs et de performances
Créer des tableaux de bord pour la télémétrie des applications
Créer des classeurs pour une analyse interactive
Définir des alertes pour les échecs d’application et les anomalies
Exercice - Interroger les journaux avec KQL
Évaluation du module
Résumé
Après votre formation
Accompagnement et mise en pratique
- Accompagnement personnalisé post-formation
- Attestation de fin de formation
- Accès aux ressources complémentaires
Besoin du programme complet ?
Téléchargez le programme détaillé de cette formation : objectifs, modules, planning et modalités pédagogiques.
Modalités, méthodes et moyens pédagogiques
Formation délivrée en présentiel ou à distance (classe virtuelle, présentiel à distance).
Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active, via des travaux pratiques et des mises en situation.
Moyens pédagogiques mis en œuvre : ordinateurs, connexion internet, supports de cours et exercices, environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne.
Modalités d'évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- En fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Accessibilité de la formation
ZiryabTec Académie s'engage à faciliter l'accessibilité de ses formations aux personnes en situation de handicap. Contactez-nous pour étudier ensemble les adaptations nécessaires à votre situation.
Modalités et délais d'accès à la formation
Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation, sous réserve de places disponibles.
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