Préparation AI-300

L'AI-300, Operationalizing Machine Learning and Generative AI Solutions, mène à la certification Machine Learning Operations Engineer Associate. Microsoft la destine aux profils qui mettent en place l'infrastructure MLOps et GenAIOps sur Azure, avec un parcours en data science, la pratique de Python et une première expérience de DevOps.

Le guide d'étude compte cinq parties : l'infrastructure MLOps pour 15 à 20 %, le cycle de vie des modèles de machine learning pour 25 à 30 %, l'infrastructure GenAIOps pour 20 à 25 %, puis la qualité et l'observabilité de l'IA générative, et son optimisation, pour 10 à 15 % chacune. On y trouve Azure Machine Learning, Microsoft Foundry, MLflow, GitHub Actions, Bicep, la détection de dérive des données et l'optimisation du RAG. Il faut un score d'au moins 700 pour réussir.

Le quiz tire 30 questions d'une banque de 157, en 40 minutes. Un data scientist qui veut passer à l'industrialisation des modèles peut s'en servir pour mesurer l'écart avec le programme. Une équipe qui met des modèles en production peut le passer pour vérifier que les pratiques de déploiement et de supervision sont partagées par tous.