Planifier votre déploiement

Cette solution utilise un modèle de déploiement des meilleures pratiques pour exécuter une solution de prévision des ventes et des revenus optimisée par l'intelligence artificielle sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Bien que de nombreux services OCI puissent être remplacés par des composants à code source libre, l'utilisation des services OCI offre des avantages importants, tels qu'une base de code simplifiée et des déploiements fluides et transparents au moyen d'intégrations approfondies entre les services répertoriés. Par exemple, vous pouvez établir une connexion entre Oracle Cloud Infrastructure Data Science et Oracle Autonomous Data Warehouse avec une seule ligne de code. De même, Oracle Cloud Infrastructure Data Integration fournit des connecteurs intégrés pour une source et des cibles de grand nombre afin qu'aucun code personnalisé ne soit nécessaire.

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Oracle Cloud Infrastructure Data Science est un service entièrement géré qui permet aux scientifiques des données de créer, d'entraîner et de déployer des modèles d'apprentissage automatique en toute transparence. Il offre un environnement collaboratif avec les blocs-notes basés sur Jupyter, la prise en charge des cadres d'apprentissage automatique populaires et des ressources de calcul évolutives, y compris la prise en charge des processeurs graphiques pour les charges de travail à haute performance. Grâce aux outils intégrés pour le suivi des modèles, le contrôle des versions et le déploiement, Oracle Cloud Infrastructure Data Science simplifie l'ensemble du cycle d'apprentissage automatique.

De plus, Oracle Cloud Infrastructure Data Science, fournit des bibliothèques de prévision de l'IA et l'opérateur de prévision de l'IA pour générer des prévisions pour les tendances futures à l'aide de données historiques de série chronologique.

L'opérateur de prévision de l'IA simplifie et accélère le processus en automatisant la sélection des modèles, la mise au point des hyperparamètres et l'identification des fonctions pour une tâche de prédiction spécifique. Les utilisateurs peuvent voir et interpréter les résultats à l'aide des visualisations utiles générées par le processus de prévision :

Description de l'illustration Forecast-operator-display.png

Voici quelques options de mise en oeuvre :

• Au lieu d'Oracle Digital Assistant, vous pouvez également créer un agent conversationnel personnalisé à l'aide d'Oracle APEX Application Development ou à l'aide d'un outil de développement d'applications à code source libre, tel que StreamLit.
• Vous pouvez utiliser des modèles de langage volumineux prêts à l'emploi offerts dans Oracle Cloud Infrastructure Generative AI, tels que Cohere et LLaMA, ou utiliser d'autres LLM publics.
• Bien qu'Oracle recommande d'utiliser Oracle Autonomous Database, vous pouvez utiliser n'importe quelle base de données relationnelle.

Pour déployer la solution, procédez comme suit :

1. Provisionnez Oracle Cloud Infrastructure Data Integration à l'aide de la console OCI et de l'interface utilisateur intuitive pour créer des espaces de travail et des projets sous-jacents avec des sources de données et des pipelines d'ingestion de données.
2. Déployez Oracle Autonomous Database pour l'analyse et l'entreposage de données en quelques clics dans la console OCI. Vous pouvez choisir des options de déploiement partagé ou dédié en fonction de vos préférences pour l'isolement des charges de travail. Les options de déploiement incluent la prise en charge d'Exadata Cloud@Customer, de la région dédiée OCI et du multinuage. Sélectionnez l'ajustement automatique pour assurer la continuité lors des pics de trafic et d'autres fluctuations ayant une incidence sur les volumes de charge de travail.
3. Provisionnez Oracle Cloud Infrastructure Data Science à l'aide de la console OCI. OCI fournit un code de départ prêt à l'emploi pour créer des opérateurs de prévision et le point d'extrémité de modèle associé pour interpréter les résultats.
4. Provisionnez Oracle Digital Assistant pour fournir des interfaces vocales et de clavardage et pour fournir des capacités avancées de langage naturel qui surpassent celles des agents conversationnels simples. Ce produit peut prendre en charge des flux de travail d'affaires complexes. Toutefois, pour cette solution, un petit sous-ensemble de fonctionnalités est utilisé pour appeler des services REST et présenter une interface d'utilisation conviviale.
5. Les grands modèles de langage d'Oracle Cloud Infrastructure Generative AI enrichissent la question fournie par l'utilisateur et la réponse associée avec un contexte supplémentaire.