Pourquoi cette formation est-elle essentielle pour vous ?
Cette formation vous offre une approche structurée pour transformer des POCs en applications LLM exploitables. Vous comprendrez le fonctionnement interne des LLMs, évitant ainsi les hallucinations et les coûts excessifs. Découvrez comment intégrer efficacement les LLMs avec vos données métiers grâce à LangChain et aux architectures modernes. Nous abordons les aspects cruciaux de performance, de coût, de sécurité et de fiabilité pour un déploiement réussi.
Fondamentaux LLM
Comprendre le fonctionnement interne des LLMs pour éviter les pièges courants et optimiser les performances.
LangChain et RAG
Maîtriser LangChain pour construire des pipelines de traitement de texte complexes et intégrer des données métier (RAG).
Agents intelligents
Développer des agents capables d'utiliser des outils et des APIs pour automatiser des tâches complexes.
Pour qui est cette formation ?
Cette formation est conçue pour les développeurs Python, les ingénieurs logiciels/backend, les data engineers/ML engineers et tous ceux qui souhaitent intégrer des LLMs en production. Un niveau intermédiaire en Python et des notions d'API REST sont requis.
Objectifs de la formation
À la fin de cette formation, vous serez capable de:
- Concevoir des applications basées sur les LLMs (OpenAI, Hugging Face, etc.),
- Implémenter des pipelines LangChain complets,
- Construire des systèmes RAG, de développer des agents intelligents et
- Déployer des applications GenAI avec FastAPI ou Streamlit.
- Vous maîtriserez également les bonnes pratiques de sécurité, de coût et de performance.
Résultats attendus
Vous serez capable de livrer un assistant IA fonctionnel, de choisir la bonne architecture LLM/RAG/Agent, de réduire les risques techniques et d'accélérer le time-to-market de vos projets IA. L'objectif principal est de vous donner la capacité de concevoir et déployer des applications LLM professionnelles, fiables et prêtes pour la production.
