Nothing close enough? Start from a blank block diagram → Describe it in one paragraph.
How to use a block diagram template.
- 01Décrivez le pipeline d’entraînement
Commencez par le flux de données : « données brutes dans S3 → ETL Spark → feature store → entraînement du modèle sur SageMaker → registre de modèles ».
- 02Ajoutez le chemin d’inférence
Décrivez comment le modèle est servi : « endpoint REST en temps réel via FastAPI sur Kubernetes avec recherche dans le feature store pour chaque requête ».
- 03Ajoutez la supervision et le réentraînement
Demandez « ajouter un bloc de supervision du modèle qui détecte la dérive et déclenche automatiquement une tâche de réentraînement ».
- 04Affichez le suivi des expériences
Mentionnez MLflow, Weights & Biases ou Neptune, et l’IA ajoute le suivi des expériences comme composant latéral lisant les données du bloc d’entraînement.
- 05Exportez pour vos documents de conception
Téléchargez le diagramme au format PNG ou SVG pour l’intégrer à des documents de conception système, des articles de recherche ou des wikis internes consacrés aux plateformes ML.
Questions about block diagram templates
Quelle est la différence entre un pipeline d’entraînement et un pipeline d’inférence ?
Un pipeline d’entraînement transforme des données brutes en artefact de modèle entraîné (données → variables → entraînement → évaluation → registre). Un pipeline d’inférence reçoit une nouvelle entrée, récupère les variables, exécute le modèle et renvoie une prédiction. Les deux partagent la logique d’ingénierie des variables, mais fonctionnent avec des fréquences et des exigences de latence différentes.
Puis-je représenter une comparaison entre une architecture d’inférence en temps réel et une architecture par lots ?
Oui. Demandez « deux architectures d’inférence côte à côte : service REST en temps réel et scoring par lots nocturne » et ChatDiagram génère les deux sous forme de blocs distincts dans le même diagramme.
Comment représenter un feature store dans l’architecture ?
Décrivez quelles variables proviennent du stockage hors ligne (entraînement par lots) et lesquelles proviennent du stockage en ligne (inférence à faible latence). L’IA représente le feature store avec les deux chemins, hors ligne et en ligne.
Convient-il aux architectures de LLM et d’IA générative ?
Oui. Décrivez les composants — LLM de base, pipeline RAG, base de données vectorielle, modèle de prompt, garde-fous, évaluation — et ChatDiagram représente l’architecture du système d’IA générative.