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Durée 14 heures (2 jours)
Plan du cours
Introduction à GPT-5 et aux capacités du développeur
- Principales capacités de GPT-5, multimodalité et fonctionnalités d'agent
- Choix des modèles, compréhension de la tarification et des limites
- Considérations éthiques et gouvernance d'entreprise
Conception des prompts et du système pour des résultats fiables
- Modèles de prompts, messages système et ingénierie du contexte
- Raisonnement en chaîne (chain-of-thought) contre prompting concis et techniques few-shot
- Test des prompts et établissement de critères d'acceptation
API, SDK et flux de travail de développement local
- Appel des API GPT-5, utilisation des SDK, authentification et gestion des secrets
- Développement local, simulation des réponses et sandboxing
- Versionnage, schémas de demande/réponse et gestion des erreurs
Construction d'agents et intégrations d'outils
- Conception d'architectures d'agents sûres et d'interfaces d'outils
- Aiguillage, orchestration et stratégies de repli
- Limites de débit (rate-limits), contrôle de la concurrence et considérations transactionnelles
Tests, évaluation et validation
- Suites de tests automatisés pour les prompts et les comportements
- Red-teaming, test de flou (fuzz testing) et exemples adversariaux
- Métriques pour la précision, les taux d'hallucination et la satisfaction des utilisateurs
Déploiement, surveillance et observabilité
- Modèles CI/CD pour les fonctionnalités basées sur modèles et déploiements progressifs (canary releases)
- Journalisation, traçage et télémétrie pour l'observabilité au niveau des prompts
- Alertes, considérations SLA et réponse aux incidents
Sécurité, confidentialité et optimisation des coûts
- Gestion des données, considérations PI/PHI et assainissement du contexte
- Contrôle d'accès, audit et points de contrôle de conformité
- Optimisation de l'utilisation des jetons, batch processing et stratégies de mise en cache
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Comprendre au moins un langage de programmation tel que Python ou JavaScript
- Expérience dans l'appel d'API REST ou de SDK
- Familiarité de base avec les concepts ML/IA et les structures de données JSON
Public cible
- Ingénieurs logiciels
- Ingénieurs ML
- Ingénieurs DevOps / SRE
Nos clients témoignent (1)
Capable de s'adapter en fonction des suggestions du public, par exemple en créant un scénario d'agent IA en temps réel.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Formation - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traduction automatique
