Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction à GPT-5 et aux capacités des développeurs
- Capacités clés de GPT-5, multimodalité et fonctionnalités d'agent
- Choix des modèles, compréhension de la tarification et des limites
- Considérations éthiques et gouvernance en entreprise
Invitations et conception de systèmes pour des sorties fiables
- Modèles d'invites, messages système et ingénierie du contexte
- Chaîne de pensée vs. invitations concises et techniques few-shot
- Test des invites et définition des critères d'acceptation
API, SDK et flux de travail de développement local
- Appel des API GPT-5, utilisation des SDK, authentification et gestion des secrets
- Développement local, imitation des réponses et isolement (sandboxing)
- Versionnement, schémas de requête/réponse et gestion des erreurs
Construction d'agents et intégrations d'outils
- Conception d'architectures d'agents sécurisées et d'interfaces d'outils
- Orchestration, routage et stratégies de repli
- Limites de débit, contrôle de la concurrence et considérations transactionnelles
Tests, évaluation et validation
- Batteries de tests automatisés pour les invites et les comportements
- Test d'intrusion (red-teaming), tests de fuzzing et exemples adversariaux
- Indicateurs de précision, taux d'hallucinations et satisfaction utilisateur
Déploiement, surveillance et observabilité
- Modèles CI/CD pour les fonctionnalités activées par des modèles et déploiements en canari
- Journalisation, traçage et télémétrie pour l'observabilité au niveau des invites
- Alertes, considérations SLA et réponse aux incidents
Sécurité, confidentialité et optimisation des coûts
- Gestion des données, considérations relatives aux IP/IPR et nettoyage du contexte
- Contrôle d'accès, audit et points de contrôle de conformité
- Optimisation de l'utilisation des jetons, regroupement et stratégies de mise en cache
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension d'au moins un langage de programmation tel que Python ou JavaScript
- De l'expérience dans l'appel d'API REST ou de SDK
- Une familiarité de base avec les concepts de ML/IA et les structures de données JSON
Public cible
- Ingénieurs logiciels
- Ingénieurs en apprentissage automatique (ML)
- Ingénieurs DevOps / SRE
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Capable de s'adapter en fonction des suggestions du public, par exemple en créant un scénario d'agent IA en temps réel.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Formation - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traduction automatique