Ce sujet explore comment utiliser les services AWS pour adapter des modèles d’intelligence artificielle générative à des cas d’usage spécifiques. L’objectif est de partir de modèles fondamentaux (Foundation Models), tels que ceux proposés via Amazon Bedrock ou SageMaker, et de les personnaliser grâce à des techniques comme le fine-tuning ou l’adaptation légère (PEFT, LoRA, etc.).
Cela permet d’optimiser les performances des modèles sur des tâches précises (chatbot métier, résumé de documents internes, classification, etc.), tout en tirant parti de la scalabilité et de la sécurité du cloud AWS. Enregistré le 27 Novembre 2025 au Devfest Strasbourg 2025.
Cela permet d’optimiser les performances des modèles sur des tâches précises (chatbot métier, résumé de documents internes, classification, etc.), tout en tirant parti de la scalabilité et de la sécurité du cloud AWS. Enregistré le 27 Novembre 2025 au Devfest Strasbourg 2025.
- Catégories
- Intelligence Artificielle
- Mots-clés
- Conférence tech, Devfest
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