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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

Nombre de participants


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