Formation LlamaIndex : Amélioration de l'IA Contextuelle

LangGraph est un framework pour construire des applications LLM multi-acteurs et à état en utilisant des graphes composables avec un état persistant et un contrôle sur l'exécution.

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.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour les arrangements.

L'Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation est un cours approfondi axé sur le diagnostic, les tests et la mesure du comportement des modèles lors de déploiements locaux ou privés d'Ollama.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur s'adresse aux ingénieurs AI avancés, professionnels ML Ops et praticiens QA qui souhaitent garantir la fiabilité, la fidélité et la préparation opérationnelle des modèles basés sur Ollama en production.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Réaliser un débogage systématique des modèles hébergés par Ollama et reproduire fiablement les modes d'échec.
• Définir et exécuter des pipelines d'évaluation robustes avec des métriques quantitatives et qualitatives.
• Mettre en œuvre l'observabilité (journaux, traces, métriques) pour surveiller la santé du modèle et les dérives.
• Automatiser les tests, la validation et les vérifications de régression intégrés dans des pipelines CI/CD.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussions.
• Ateliers pratiques et exercices de débogage utilisant des déploiements Ollama.
• Études de cas, sessions collectives de résolution de problèmes et ateliers d'automatisation.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Ce entraînement en direct (en ligne ou sur place) dispensé par un instructeur à France s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant mettre en œuvre des flux de travail basés sur l'intelligence artificielle (IA) sécurisés et efficaces en utilisant Ollama.

À la fin de cet entraînement, les participants seront capables de :

• Déployer et configurer Ollama pour le traitement privé de l'IA.
• Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail entreprenariaux sécurisés.
• Optimiser la performance de l'IA tout en maintenant la confidentialité des données.
• Automatiser les processus commerciaux avec des capacités d'IA sur site.
• Garantir la conformité aux politiques de sécurité et de gouvernance entreprenariales.

Cette formation en France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, optimiser et intégrer des LLM en utilisant Ollama.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place et déployer des LLMs en utilisant Ollama.
• Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité.
• Tirer parti de l'accélération GPU pour améliorer la vitesse d'inférence.
• Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
• Contrôler et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.

Ce cours en direct avec formateur (en ligne ou sur site) est destiné à des professionnels avancés souhaitant affiner et personnaliser les modèles IA sur Ollama pour une performance accrue et des applications spécifiques au domaine.

À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de :

• Configurer un environnement efficace pour l'affinement des modèles IA sur Ollama.
• Préparer des jeux de données pour l'affinement supervisé et l'apprentissage par renforcement.
• Optimiser les modèles IA en termes de performance, d'exactitude et d'efficacité.
• Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
• Évaluer les améliorations du modèle et garantir sa robustesse.

LangGraph 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.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

LangGraph 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

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

LangGraph 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

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

LangGraph 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

• Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

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

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

LangGraph 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

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Ollama est une plateforme qui permet d'exécuter et de fine-tuner des modèles de langage et multimodaux localement.

Cette formation en direct encadrée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs ML avancés, chercheurs en IA et développeurs de produits souhaitant construire et déployer des applications multimodales avec Ollama.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et exécuter des modèles multimodaux avec Ollama.
• Intégrer des entrées textuelles, d'images et audio pour des applications réelles.
• Construire des systèmes de compréhension documentaire et de QA visuelle.
• Développer des agents multimodaux capables de raisonnement transmodal.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion.
• Pratique pratique avec des jeux de données multimodales réels.
• Mise en œuvre en laboratoire vivant de pipelines multimodaux utilisant Ollama.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) et dirigée par un formateur s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles IA localement.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de Ollama et ses capacités.
• Configurer Ollama pour exécuter des modèles IA localement.
• Déployer et interagir avec des LLMs (Large Language Models) à l'aide de Ollama.
• Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail IA.
• Explorer les cas d'usage du déploiement local de l'IA dans divers secteurs.

Ollama est une plateforme pour exécuter des modèles de langage et multimodaux localement et à grande échelle.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) sous la direction d'un formateur s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et avancés qui souhaitent faire évoluer les déploiements Ollama pour des environnements multi-utilisateurs, à forte débit et rentables.

Au terme de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer Ollama pour des charges de travail multi-utilisateurs et distribuées.
• Optimiser l'allocation des ressources GPU et CPU.
• Mettre en œuvre des stratégies d'échelonnement automatique, de regroupement et de réduction de la latence.
• Surveiller et optimiser l'infrastructure pour la performance et l'efficacité économique.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques de déploiement et d'échelle.
• Exercices d'optimisation pratiques dans des environnements en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Ollama est une plateforme qui permet d'exécuter des modèles de grande taille et multimodaux localement.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux praticiens intermédiaires souhaitant maîtriser les techniques d'ingénierie des prompts pour optimiser les sorties Ollama.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Développer des prompts efficaces pour une variété de cas d'utilisation.
• Appliquer des techniques telles que le chargement et la structuration en chaîne de pensée.
• Mettre en œuvre des modèles de prompt et des stratégies de gestion du contexte.
• Construire des pipelines de prompts multicouches pour des workflows complexes.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Exercices pratiques avec la conception de prompts.
• 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 les arrangements nécessaires.