Formation LLMs et Agents dans les Flux de Travail DevOps

AutoGen est un framework open-source de Microsoft pour la construction d'applications multi-agents utilisant des LLM, des outils, une mémoire et des interactions utilisateur.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et architectes confirmés qui souhaitent concevoir et déployer des agents hautement personnalisés à l'aide des API basées sur Python, de la fonction d'appel et des chaînes d'outils modulaires de AutoGen.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer des agents personnalisés avec une logique spécifique au rôle et un routage des outils.
• Construire des flux de travail dynamiques en utilisant l'appel avancé aux fonctions et le changement de contexte.
• Mettre en œuvre des modules de mémoire et des cadres de planification dans les équipes d'agents.
• Gérer les états d'erreur multi-agents et les mécanismes de redémarrage adaptatifs.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Bien des exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Ce entraînement en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant intégrer Read AI avec des plateformes comme Slack, les systèmes CRM et Notion pour automatiser les workflows et améliorer l'efficacité de l'équipe.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Connecter Read AI avec Slack, Salesforce, Notion et des outils similaires.
• Automatiser la livraison des résumés des réunions et les points d'action sur différentes plateformes.
• Synchroniser les données de Read AI avec les systèmes CRM et les tableaux de tâches.
• Dépanner les problèmes d'intégration et optimiser les configurations pour les besoins de l'équipe.

AIOps (Intelligence Artificielle pour les Opérations IT) est de plus en plus utilisée pour prédire les incidents avant qu'ils ne se produisent et automatiser l'analyse des causes racines (RCA) afin de minimiser les temps d'arrêt et accélérer la résolution.

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels IT avancés qui souhaitent mettre en œuvre l'analyse prédictive, automatiser le remédiation et concevoir des flux de travail intelligents RCA à l'aide d'outils AIOps et de modèles d'apprentissage automatique.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire et former des modèles ML pour détecter les motifs menant à des pannes du système.
• Automatiser les flux de travail RCA basés sur la corrélation multi-source de journaux et de métriques.
• Intégrer les processus d'alertes et de remédiation dans des plateformes existantes.
• Déployer et échelonner des pipelines intelligents AIOps dans des environnements de production.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Nombreuses exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

AIOps (Intelligence Artificielle pour les Opérations IT) est une pratique qui applique l'apprentissage automatique et l'analyse pour automatiser et améliorer les opérations IT, en particulier dans les domaines de la surveillance, la détection des incidents et la réponse.

Cette formation dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site) s’adresse aux professionnels intermédiaires des opérations IT qui souhaitent mettre en œuvre des techniques AIOps pour corrélérer les métriques et journaux, réduire le bruit d'alerte et améliorer l'observabilité grâce à une automatisation intelligente.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes et l'architecture des plateformes AIOps.
• Corréler les données entre journaux, métriques et traces pour identifier les causes racines.
• Réduire la fatigue d’alerte grâce au filtrage intelligent et à la suppression du bruit.
• Utiliser des outils open source ou commerciaux pour surveiller et répondre aux incidents de manière automatique.

Format de la Formation

• Cours interactif avec discussions.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Un pipeline AIOps construit entièrement avec des outils open-source permet aux équipes de concevoir des solutions économiques et flexibles pour l'observabilité, la détection d'anomalies et les alertes intelligentes dans les environnements de production.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) animée par un formateur s'adresse aux ingénieurs高级级别，希望使用Prometheus、ELK、Grafana和自定义ML模型构建和部署端到端的AIOps管道。

通过本培训，参与者将能够：

• 使用仅开源组件设计一个AIOps架构。
• 收集并标准化来自日志、指标和跟踪的数据。
• 应用ML模型以检测异常并预测事件。
• 使用开源工具自动化警报和补救措施。

课程格式

• 讲座与讨论互动。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中实施操作。

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们安排。

AutoGen pour l'Automatisation de l'IA en Entreprise est un cours pratique axé sur la mise en œuvre de systèmes d'agents intelligents et évolués pour automatiser des opérations d'affaires complexes à l'aide du cadre AutoGen.

Cette formation encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent déployer des architectures multi-agents sur les plateformes et processus d'entreprise en utilisant le cadre AutoGen.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer et automatiser des flux de travail entreprise à l'aide de AutoGen et d'agents LLM.
• Intégrer AutoGen avec LangChain pour une orchestration avancée et un traitement du contexte.
• Construire des pipelines RAG et connecter les données de l'entreprise pour une automatisation contextualisée.
• Connecter des agents à des plateformes d'entreprise comme Slack, Jira et SharePoint.
• Mettre à l'échelle et surveiller les déploiements de AutoGen dans des environnements de production.

Format du Cours

• Cours interactif et discussions.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

This instructor-led, live training in Canada (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site) est destiné à des professionnels de niveau intermédiaire souhaitant automatiser les workflows techniques et commerciaux à l'aide de CrewAI grâce à des cas d'utilisation réels et intégrations d'outils.

À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les principes fondamentaux de CrewAI.
• Concevoir des workflows impliquant plusieurs agents collaboratifs.
• Intégrer CrewAI avec des APIs, des outils et des systèmes externes.
• Mettre en œuvre et orchestrer des cas d'utilisation réels de l'automatisation.

AutoGen Studio est un environnement visuel pour créer et gérer des flux de travail multi-agents basés sur LLM sans nécessiter de codage.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un instructeur s'adresse aux professionnels des affaires et de l'innovation débutants à intermédiaires qui souhaitent utiliser AutoGen Studio pour concevoir visuellement, tester et affiner les interactions d'agents pour l'automatisation interne ou le développement de produits améliorés par IA.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Créer des flux de travail multi-agents à partir d'une interface sans code.
• Définir les rôles, les invitations et les objectifs des agents avec AutoGen Studio.
• Visualiser et gérer les flux de messages entre les agents.
• Incorporer la gestion des erreurs et le perfectionnement du contexte dans la logique d'agent.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

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Les plateformes d'entreprise AIOps comme Splunk, Moogsoft et Dynatrace offrent des capacités puissantes pour détecter les anomalies, corrélées les alertes et automatiser les réponses dans des environnements IT à grande échelle.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place), est destinée aux équipes IT intermédiaires d'entreprise qui souhaitent intégrer des outils AIOps dans leur stack de visibilité et leurs flux de travail opérationnels existants.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et intégrer Splunk, Moogsoft et Dynatrace dans une architecture AIOps unifiée.
• Corréler des métriques, des journaux et des événements sur des systèmes distribués en utilisant une analyse pilotée par l'IA.
• Automatiser la détection d’incidents, leur priorisation et leurs réponses avec des flux de travail intégrés et personnalisés.
• Optimiser les performances, réduire le MTTR et améliorer l'efficacité opérationnelle à grande échelle entreprise.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation du cours

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Les outils Prometheus et Grafana sont largement adoptés pour l'observabilité dans les infrastructures modernes, tandis que l'apprentissage automatique améliore ces outils avec des insights prédictifs et intelligents pour automatiser les décisions d'exploitation.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) sous la direction d'un instructeur s'adresse aux professionnels intermédiaires de l'observabilité qui souhaitent moderniser leur infrastructure de surveillance en intégrant des pratiques AIOps à l'aide de Prometheus, Grafana et de techniques ML.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer Prometheus et Grafana pour l'observabilité au sein des systèmes et services.
• Collecter, stocker et visualiser des données de séries temporelles de haute qualité.
• Appliquer des modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies et la prévision.
• Créer des règles d'alerte intelligentes basées sur des insights prédictifs.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Nombreuses exercices et pratique.
• Réalisation d'une mise en œuvre en environnement lab live.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

La construction de systèmes d'agents LLM avec AutoGen est un cours pratique axé sur le développement de systèmes multi-agents utilisant le cadre AutoGen de Microsoft pour les grands modèles linguistiques (LLMs).

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels intermédiaires en IA et en automatisation souhaitant concevoir, mettre en œuvre et orchestrer des systèmes multi-agents avec AutoGen et LLMs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer des architectures multi-agents utilisant le cadre AutoGen.
• Configurer les rôles des agents, leurs capacités et leurs comportements coordonnés.
• Utiliser l'appel aux fonctions et la gestion de la mémoire pour les interactions entre agents.
• Construire et tester des flux de travail basés sur Python pour des cas d'utilisation réels avec des agents LLM.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Bien des exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Ce séminaire d'une journée, conçu pour les développeurs, les scientifiques des données et les passionnés de l'IA, vous aidera à comprendre et à utiliser le potentiel des systèmes d'IA agissants en utilisant AutoGen v0.4.

À travers un mélange de travaux pratiques et de démonstrations pratiques, vous apprendrez à construire, gérer et déployer des applications multi-agents alimentées par Large Language Models (LLMs).

À la fin du cours, vous aurez une solide base dans l'architecture en couches de AutoGen, maîtriserez la communication asynchrone entre agents et explorerez des cas d'utilisation réels ainsi que les meilleures pratiques pour développer des applications LLM intelligentes et évolutives.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau débutant souhaitant apprendre à utiliser Read AI pour capturer les résumés des réunions, extraire des insights clés et générer des points d'action avec un minimum d'efforts manuels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer Read AI pour les réunions sur les principaux plateformes.
• Générer automatiquement des résumés de réunion et identifier des points d'action.
• Interpréter les analyses de l'engagement et du sentiment fournies par Read AI.
• Partager, modifier et organiser efficacement les résumés pour la collaboration en équipe.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels intermédiaires souhaitant rationaliser la collaboration entre équipes à distance grâce à des workflows alimentés par l'IA et les analyses de Read AI.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des flux de travail complets pour les réunions d'équipes à distance en utilisant Read AI.
• Automatiser les suivis et la documentation pour réduire le surcoût des réunions.
• Utiliser des résumés alimentés par l'IA pour une collaboration synchrone et asynchrone.
• Suivre l'engagement et la responsabilité de l'équipe grâce aux analyses de Read AI.