Formation Generative AI & LLM

2 jours
12 participants
chez Hymaïa

Cette formation s'adresse à un public souhaitant acquérir les connaissances nécessaires pour comprendre et mettre en œuvre les Large Language Models (LLM).

Les participants auront l'occasion d'approfondir leur compréhension des différents aspects des Large Language Models, tels que :

  • leur fonctionnement
  • les applications pratiques
  • les stratégies d’amélioration et personnalisation des résultats de l’inférence
  • le développement d’un service de RAG (Retrieval Augmented Generation) via LangChain
Prix*
1500€HT
Prochaine session :
12-13 septembre
*finançable par l'OPCO En savoir plus

Objectifs

<div class="wrapper-block"><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Compréhension des forces et faiblesses des LLMs</div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Les bases théoriques des LLMs</div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Utilisation des services LLMs propriétaires les plus répandus</div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Utilisation de LLMs via Colab</div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Zero- et Few-Shot Learning</div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Fine Tuning avec LoRa</div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Utilisation de LangChain</div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Création d'un service de RAG</div></div>

Note

--

Public cible

  • Data Scientist
  • Data Engineer
  • ML Engineer
  • Software Engineer

Prérequis

  • Connaissance du langage Python
  • Utilisation de Notebooks

Taux d'abandon

--

Programme détaillé

Télécharger

Introduction aux LLMs

  • L’IA Générative
  • Qu’est-ce qu’un LLM ?
  • Les cas d’usage principaux

Les principaux modèles du marché

  • GPT
  • PaLM
  • LLaMa
  • Claude
  • Les autres
  • Outils de benchmarking et comparaison

Tour d’horizon des solutions as-a-Service

  • Azure OpenAI
  • Google Cloud Platform Vertex AI
  • HuggingFace

Exploitation

  • Utilisation d’un LLM via Notebook
  • Déploiement d’un LLM sur AWS SageMaker

Les fondations des LLMs

  • Le Natural Language Processing
  • Transformers
  • Encoders et Decoders
  • Architecture Decoder-Only Transformer
  • Embeddings
  • Tokenizers

Stratégie d’inférence

  • Zero-Shot Learning
  • Few-Shot Learning
  • Fine Tuning

Augmentation de la base de connaissance

  • RAG
  • Processing de texte structuré
  • Vectorisation
  • Les base de données vecteurs
  • Exploitation de la donnée
  • Domain adaptation

Fine Tuning

  • Les concepts clé
  • Les techniques PEFT
  • LoRa
  • Prefix Tuning
  • Prompt Tuning

Performances et Consommation

  • Quantisation
  • Knowledge distillation & Pruning
  • LLM sur CPU ou GPU

Formateur(s)

Photos

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