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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction aux LLM open source
- Aperçu de DeepSeek, Mistral, LLaMA et d'autres modèles open source
- Fonctionnement des LLM : Transformeurs, attention auto et entraînement
- Comparaison des LLM open source par rapport aux modèles propriétaires
Affinement et personnalisation des LLM
- Préparation des données pour l'affinement
- Entraînement et optimisation des LLM avec Hugging Face
- Évaluation des performances du modèle et atténuation des biais
Conception d'agents IA avec des LLM
- Introduction à LangChain pour le développement d'agents IA
- Conception de workflows basés sur des agents avec des LLM
- Mémoire, génération augmentée par la récupération (RAG) et exécution d'actions
Déploiement d'agents IA basés sur des LLM
- Conteneurisation des agents IA avec Docker
- Intégration des LLM dans des applications d'entreprise
- Mise à l'échelle des agents IA avec des services cloud et des API
Sécurité et conformité dans l'IA d'entreprise
- Considérations éthiques et conformité réglementaire
- Atténuation des risques liés à l'automatisation basée sur l'IA
- Surveillance et audit du comportement des agents IA
Études de cas et applications réelles
- Assistants virtuels alimentés par des LLM
- Automatisation documentaire par IA
- Agents IA personnalisés pour l'analytique d'entreprise
Optimisation et maintenance des agents IA basés sur des LLM
- Amélioration continue et mise à jour des modèles
- Déploiement de boucles de surveillance et de rétroaction
- Stratégies d'optimisation des coûts et d'ajustement des performances
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Bonne compréhension de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience en programmation Python
- Familiarité avec les grands modèles linguistiques (LLM) et le traitement automatique du langage naturel (NLP)
Audience cible
- Ingénieurs en IA
- Développeurs de logiciels d'entreprise
- Dirigeants d'entreprise
