Formation LLMs for Code Generation and Documentation
Large Language Models (LLMs) sont des modèles de réseaux neuronaux profonds qui peuvent générer des textes en langage naturel sur la base d'une entrée ou d'un contexte donné.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de logiciels et aux rédacteurs techniques de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti des LLM pour rationaliser leur flux de travail de codage et créer une documentation détaillée et complète.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle des LLM dans l'automatisation de la génération de code et de la documentation logicielle.
- Utiliser les LLM pour créer des extraits de code et de la documentation précis et efficaces.
- Intégrer les LLM dans leur cycle de développement logiciel pour améliorer leur productivité.
- Maintenir des normes de documentation de haute qualité à l'aide d'outils automatisés.
- Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques pour l'utilisation de l'IA dans le développement de logiciels.
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.
Plan du cours
Introduction aux LLM dans le développement de logiciels
- Aperçu des LLM et de leur rôle dans la génération de code
- L'évolution des outils de codage automatisé
- Comprendre les capacités et les limites des LLMs pour le codage
LLMs pour la génération automatisée de code
- Configurer les LLM pour la génération de code
- Meilleures pratiques pour l'écriture de messages-guides et l'interprétation des résultats des LLM
- Exercices pratiques avec les LLMs pour générer du code pour des modèles communs
Améliorer la qualité du code avec les LLM
- Utilisation des LLM pour la révision du code et la correction des bogues
- Intégration des LLM avec les systèmes de contrôle de version
- Études de cas sur les LLMs améliorant l'efficacité du code
LLMs pour les logiciels Documentation
- Automatiser la génération de documentation avec les LLM
- Assurer la cohérence et l'exhaustivité de la documentation
- Personnaliser les LLMs pour différents styles et standards de documentation
Techniques avancées dans les LLM
- Affiner les LLMs pour des langages de codage et des frameworks spécifiques
- Développer des modèles LLM personnalisés pour les besoins d'un projet unique
- Explorer les dernières avancées en matière de technologie LLM
Considérations éthiques et juridiques
- Aborder les implications éthiques de la génération automatique de code
- Comprendre les aspects juridiques de l'utilisation du code généré par LLM
- Meilleures pratiques pour une utilisation responsable des LLM dans le développement de logiciels
Travail sur le projet
- Mise en œuvre des LLM dans une tâche de codage
- Examens par les pairs et séances de résolution de problèmes en collaboration
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des processus de développement de logiciels
- Expérience d'un langage de programmation (par exemple, Python, JavaScript)
- Familiarité avec les concepts de base de l'apprentissage automatique
Public
- Développeurs de logiciels
- Rédacteurs techniques
- Chefs de projet
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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LLMs for Code Generation and Documentation - Demande d'informations consulting
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- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les capacités et les cas d'utilisation de Claude AI.
- Configurer et interagir avec Claude AI de manière efficace.
- Automatiser les flux de travail de l'entreprise avec l'IA conversationnelle.
- Améliorer l'engagement et le soutien des clients en utilisant des solutions basées sur l'IA.
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14 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau intermédiaire qui souhaitent créer des applications basées sur l'intelligence artificielle en utilisant le framework LangChain.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
- Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
- Construire des applications modulaires d'IA en utilisant LangChain.
- Résoudre les problèmes courants dans les applications LangChain.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.