Formation Generative AI & LLM

2 jours
1500€HT
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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

Objectifs

Les participants à la formation auront acquis les compétences structurantes pour travailler quotidiennement avec les LLMs et, notamment :

  • Compréhension des forces et faiblesses des LLMs
  • Les bases théoriques
  • Utilisation des services LLMs propriétaires les plus répandus
  • Utilisation de LLMs via Colab
  • Zero- et Few-Shot Learning
  • Fine Tuning avec LoRa
  • Utilisation de LangChain
  • Création d'un service de RAG

Public cible

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

Prérequis

  • Connaissance du langage Python
  • Utilisation de Notebooks

Formateur(s)

Programme détaillé

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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

Les statistiques

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Taux d'abandon

--

Nombre de participants total

12 participants

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