Course · 11 chapters
IA en production
Ship and operate AI features in production. The full LLMOps lifecycle across 11 chapters: testing, evals, deployment, observability, guardrails, cost, streaming, and load testing.
What you'll be able to do
- Ship AI features from prototype to production
- Build eval suites that catch regressions
- Debug multi-step AI agents
- Add runtime guardrails to AI systems
- Cut AI costs with a smart model strategy
- Migrate models across providers
What's inside
- 1Production AI : intro
La carte du parcours Production AI — ce que chaque chapitre enseigne, comment ils s'articulent, et par où commencer.
- 2Tests & évaluations d'IA
Construis des suites d'évals, détecte les régressions de prompt et arrête de livrer au feeling. Des patterns d'évaluation concrets pour les ingénieurs IA.
- 3LLMOps en production
Deploie, surveille et exploite des systemes IA qui restent fiables a grande echelle.
- 4Observabilité IA & Traçage d'Agents
Instrumente, débogue et optimise des agents IA multi-étapes en production.
- 5Sécurité de l'IA et garde-fous
Protège tes applications d'IA, de l'injection de prompt à la conformité — la sécurité que tout ingénieur IA doit maîtriser.
- 6Strategie de couts et de modeles IA
Maitrise l'economie des tokens, le routage de modeles et la gouvernance budgetaire pour exploiter l'IA de maniere durable.
- 7Streaming & Patterns IA en Temps Réel
Construis des interfaces IA réactives avec SSE, les APIs de streaming, le parsing JSON partiel et les appels d'outils en temps réel.
- 8Conception de systèmes IA
Architecturer des applications IA fiables et scalables pour la production.
- 9Patterns UX pour l'IA
Des patterns de design que les ingénieurs peuvent implémenter dès aujourd'hui pour créer des interfaces IA auxquelles les utilisateurs font vraiment confiance.
- 10Migration de modèles et stratégie multi-fournisseurs
Prépare-toi aux dépréciations de modèles, construis des couches d'abstraction et route entre les fournisseurs en toute confiance.
- 11Tests de charge des systèmes IA
Pourquoi k6 et Locust mentent sur les LLM en streaming — et les métriques, outils et gates qui tiennent réellement sous trafic.
Frequently asked questions
- What does this Production AI course cover?
- It covers the full lifecycle of running AI features in production rather than one narrow topic. Across 11 chapters you work through testing and evals, LLMOps and deployment, observability and agent tracing, guardrails, cost and model strategy, streaming, system design, AI UX patterns, model migration, and load testing.
- How is this different from the deep-dive evals, security, and governance paths?
- This path is the breadth path: it teaches the whole ship-and-operate workflow end to end. The sibling paths go deep on a single area such as LLM evaluation, adversarial security, or AI Act governance. Start here for the operating picture, then drill into a deep dive where you need depth.
- Who is this course for?
- It is built for software and ML engineers who already build with LLMs and now need to ship and run those features reliably. The level is practitioner, so it assumes you can read and write code and have called an LLM API before.
- How long does it take and is there a certificate?
- The path runs about 228 minutes, roughly 3.8 hours, across 11 chapters that you complete at your own pace. Finishing it earns an AI Academy certificate of completion.
- Is this course free?
- No. Production AI is a paid path included with an AI Academy by Anthropos subscription.
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