Formation Exploration des Modèles de Transformateurs Pré-entraînés Génératifs (GPT) : Du GPT-3 au GPT-4
Les transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) sont des modèles de pointe dans le traitement du langage naturel qui ont révolutionné diverses applications, y compris la génération de langage, la complétion de texte et la traduction automatique. Ce cours propose une exploration approfondie des modèles GPT, en mettant l'accent sur le GPT-3 et les dernières avancées du GPT-4. Les participants auront un aperçu de l'architecture, des techniques de formation et des applications des modèles GPT.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists, aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux chercheurs en NLP et aux passionnés d'IA qui souhaitent comprendre le fonctionnement interne des modèles GPT, explorer les capacités des modèles GPT-3 et GPT-4 et apprendre à tirer parti de ces modèles pour leurs tâches de NLP.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts et principes clés des transformateurs génératifs pré-entraînés.
- Comprendre l'architecture et le processus de formation des modèles GPT.
- Utiliser GPT-3 pour des tâches telles que la génération, la complétion et la traduction de textes.
- Explorer les dernières avancées en matière de GPT-4 et ses applications potentielles.
- Appliquer les modèles GPT à leurs propres projets et tâches NLP.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
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Plan du cours
Introduction aux transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT)
- Évolution des modèles de langage dans le domaine du NLP
- Introduction aux GPT et à leur importance
- Cas d'utilisation et applications des modèles GPT
Comprendre l'architecture et la formation des GPT
- Architecture des transformateurs et mécanisme d'auto-attention
- Pré-entraînement et réglage fin des modèles GPT
- Apprentissage par transfert et adaptation au domaine avec GPT
Explorer GPT-3
- Vue d'ensemble de l'architecture et des caractéristiques du GPT-3
- Comprendre les capacités et les limites du modèle
- Exercices pratiques avec GPT-3 pour la génération et l'achèvement de textes
Progrès récents : GPT-4
- Vue d'ensemble du dernier modèle GPT-4
- Principales améliorations par rapport aux versions précédentes
- Exploration des capacités étendues du modèle GPT-4
Applications des modèles GPT
- Génération et complétion de textes à l'aide de modèles GPT
- Traduction automatique avec GPT
- Systèmes de dialogue et chatbots avec GPT
- Rédaction créative et narration à l'aide de modèles GPT
Ajustement des modèles GPT
- Techniques pour affiner les modèles GPT sur des tâches spécifiques
- Adaptation de GPT pour des applications spécifiques à un domaine
- Meilleures pratiques pour le réglage fin et l'évaluation des modèles
Considérations et défis éthiques
- Implications éthiques de l'utilisation de grands modèles linguistiques
- Problèmes de biais et d'équité dans les modèles GPT
- Atténuer les risques et garantir une utilisation responsable des modèles GPT
Tendances futures et au-delà de GPT-4
- Tendances émergentes en matière de NLP et de modèles génératifs
- Frontières de la recherche et avancées potentielles au-delà du GPT-4
Résumé et prochaines étapes
- Récapitulation des principaux apprentissages et enseignements tirés de la formation
- Ressources pour une exploration plus approfondie et des opportunités d'apprentissage dans les modèles GPT et la PNL
Pré requis
- Familiarité avec les concepts d'apprentissage profond et les principes fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP).
- Des connaissances de base sur les transformateurs seraient utiles.
Audience
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Chercheurs en TAL
- Passionnés d'IA
14 Heures
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Avancé LangGraph : Optimisation, Débogage et Surveillance de Graphes complexes
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Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de plateforme AI avancés, DevOps pour AI et architectes ML qui souhaitent optimiser, déboguer, surveiller et opérer des systèmes LangGraph de production.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir et optimiser des topologies complexes de LangGraph pour la vitesse, le coût et l'évolutivité.
- Concevoir une fiabilité grâce aux réessais, aux délais d'expiration, à l'idempotence et au redémarrage basé sur les points de contrôle.
- Déboguer et tracer les exécutions des graphes, inspecter l'état et reproduire systématiquement les problèmes de production.
- Instrumentaliser les graphes avec des journaux, des métriques et des traces, déployer en production et surveiller les SLAs et les coûts.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
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- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour un déploiement sécurisé et efficace des agents.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
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Introduction à DALL-E et DALL-E 2 : Création d'Images avec l'IA
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DALL·E 3 : Création d'Images Haute Résolution avec l'IA
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts derrière DALL-E 3.
- Utiliser DALL-E 3 pour générer des images à partir d'indications textuelles (prompts).
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Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
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This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate–level to advanced–level ML engineers, platform teams, and research engineers who wish to self-host, fine-tune, and govern Mistral and Devstral models in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure self-hosted environments for Mistral and Devstral models.
- Apply fine-tuning techniques for domain-specific performance.
- Implement versioning, monitoring, and lifecycle governance.
- Ensure security, compliance, and responsible usage of open-source models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises in self-hosting and fine-tuning.
- Live-lab implementation of governance and monitoring pipelines.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Applications de LangGraph dans les Finances
35 HeuresLangGraph est un framework permettant de construire des applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle d'exécution.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph avec une gouvernance, une observabilité et une conformité appropriées.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows LangGraph spécifiques aux finances en adéquation avec les exigences réglementaires et d'audit.
- Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils.
- Mettre en œuvre la fiabilité, la sécurité et le contrôle humain-en-boucle pour des processus critiques.
- Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en termes de performance, de coût et d'engagements SLA.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
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Fondations de LangGraph : Promptage et Chaînage basés sur les Graphes
14 HeuresLangGraph est un framework pour la construction d'applications LLM structurées en graphes qui prennent en charge le planification, le branchement, l'utilisation des outils, la mémoire et l'exécution contrôlée.
Cette formation en direct (en ligne ou sur place) animée par un formateur est destinée aux développeurs débutants, aux ingénieurs de prompts et aux praticiens des données qui souhaitent concevoir et construire des workflows LLM multi-étapes fiables à l'aide de LangGraph.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les concepts fondamentaux de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et quand les utiliser.
- Créer des chaînes de prompts qui se branchent, appellent des outils et maintiennent la mémoire.
- Intégrer des récupérations et des APIs externes dans les workflows graphiques.
- Tester, déboguer et évaluer les applications LangGraph pour garantir fiabilité et sécurité.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion guidée.
- Laboratoires encadrés et démonstrations de code dans un environnement sandbox.
- Exercices basés sur des scénarios pour la conception, le test et l'évaluation.
Options de personnalisation du cours
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LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés
35 HeuresLangGraph permet des workflows multi-acteurs et étatiques alimentés par des LLM avec un contrôle précis sur les chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour la conformité, l'interopérabilité et la création de systèmes de soutien à la décision qui s'intègrent aux workflows médicaux.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en répondant aux défis réglementaires, éthiques et opérationnels.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows spécifiques à la santé avec LangGraph en tenant compte de la conformité et de la traçabilité.
- Intégrer les applications LangGraph aux ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Appliquer les meilleures pratiques pour la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité dans des environnements sensibles.
- Déployer, surveiller et valider les applications LangGraph dans des environnements de production en santé.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
- Mise en pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
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LangGraph pour les Applications Juridiques
35 HeuresLangGraph est un framework pour la construction d'applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle précis sur l'exécution.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles de conformité, de traçabilité et de gouvernance nécessaires.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows spécifiques à la juridique LangGraph qui préservent l'auditabilité et la conformité.
- Intégrer des ontologies et normes de documents juridiques dans l'état et le traitement du graphe.
- Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines en boucle fermée et des chemins de décision traçables.
- Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec visibilité et contrôle des coûts.
Format de la Formation
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options d'adaptation du cours
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Construire des Flux de Travail Dynamiques avec LangGraph et des Agents LLM
14 Heures
< p >LangGraph est un cadre permettant de composer des workflows structurés en graphes pour les LLM qui prennent en charge la branchements, l'utilisation d'outils, la mémoire et une exécution contrôlée.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et aux équipes de produits qui souhaitent combiner la logique graphique de LangGraph avec les boucles d'agents LLM pour construire des applications dynamiques et contextuelles telles que des agents de support clients, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'information.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir des flux de travail basés sur les graphes qui coordonnent les agents LLM, les outils et la mémoire.
- Mettre en œuvre une routage conditionnel, des tentatives redémarrages et des remplacements pour une exécution robuste.
- Intégrer le récupération de données, les API et les sorties structurées dans les boucles d'agents.
- Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour la fiabilité et la sécurité.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion facilitée.
- Laboratoires guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
- Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.
Options de personnalisation du cours
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LangGraph pour l'automatisation du marketing
14 HeuresLangGraph est un cadre d'orchestration basé sur les graphes qui permet des workflows conditionnels et multistep pour les LLM et les outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux marketeurs, stratèges en contenu et développeurs d'automatisation de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques à ramifications et des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
Au terme de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des workflows de contenu et d'e-mail structurés en graphes avec une logique conditionnelle.
- Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour la personnalisation automatisée.
- Gérer l'état, la mémoire et le contexte tout au long des campagnes multistep.
- Evaluer, surveiller et optimiser les performances du workflow et les résultats de livraison.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactifs et discussions en groupe.
- Laboratoires pratiques mettant en œuvre des workflows e-mail et des pipelines de contenu.
- Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentation et la logique à ramifications.
Options de Personnalisation du Cours
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Le Chat Enterprise: ChatOps Privé, Intégrations & Contrôles d'Administration
14 HeuresLe Chat Enterprise est une solution de ChatOps privée qui offre des capacités d'IA conversationnelle sécurisées, personnalisables et gouvernées pour les organisations, avec support pour le RBAC, l'SSO, les connecteurs et les intégrations d'applications d'entreprise.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux gestionnaires de produits intermédiaires, aux responsables informatiques, aux ingénieurs solutions et aux équipes de sécurité/conformité qui souhaitent déployer, configurer et gouverner Le Chat Enterprise dans des environnements d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer et configurer Le Chat Enterprise de manière sécurisée.
- Activer le RBAC, l'SSO et les contrôles conformes à la réglementation.
- Intégrer Le Chat avec des applications et des magasins de données d'entreprise.
- Concevoir et mettre en œuvre des playbooks de gouvernance et d'administration pour le ChatOps.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
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Architectures Efficaces en Coûts pour les LLM : Mistral à l'Échelle (Performance / Ingénierie des Coûts)
14 HeuresMistral est une famille de modèles de langage de grande taille optimisés pour le déploiement en production à grande échelle et à moindre coût.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs d'infrastructure de niveau avancé, architectes cloud et responsables MLOps qui souhaitent concevoir, déployer et optimiser des architectures basées sur Mistral pour une performance maximale et des coûts minimisés.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Mettre en œuvre des schémas de déploiement évolutifs pour Mistral Medium 3.
- Appliquer le batch processing, la quantification et des stratégies de service efficaces.
- Optimiser les coûts d'inférence tout en maintenant la performance.
- Concevoir des topologies de service prêtes pour la production pour des charges de travail d'entreprise.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec discussion et présentation.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
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Déploiements d'Entreprise avec Mistral Medium 3
14 HeuresMistral Medium 3 est un modèle de langage multimodal à grande échelle, performant et conçu pour une déployment d'entreprise dans divers environnements.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs AI/ML intermédiaires à avancés, aux architectes de plateforme et aux équipes MLOps qui souhaitent déployer, optimiser et sécuriser Mistral Medium 3 pour des cas d'utilisation d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer Mistral Medium 3 à l'aide d'options API et auto-hébergées.
- Optimiser les performances d'inférence et les coûts.
- Mettre en œuvre des cas d'utilisation multimodaux avec Mistral Medium 3.
- Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et de conformité pour les environnements d'entreprise.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- 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.
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OpenAI Sora pour la Création Vidéos
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux débutants dans la création de vidéos qui souhaitent utiliser Sora pour générer des vidéos à diverses fins.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts sous-jacents à Sora et ses applications dans la création de vidéos.
- Utiliser Sora pour générer des vidéos à partir d'indicateurs.
- Améliorer la qualité et la pertinence des vidéos avec l'aide de Sora.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour utiliser Sora dans les processus de création vidéo.
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