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Plan du cours
1. Introduction aux applications LLM et AutoGen v0.4
- Aperçu des Large Language Models (LLMs) : Comprendre leurs capacités et leurs applications.
- Introduction à AutoGen v0.4 : Découvrir ses fonctionnalités, son architecture et comment elle simplifie le développement de systèmes AI agents.
2. Concepts et composants principaux du AutoGen
- Comprendre la structure en couches :
- Couche de base : Architecture événementielle supportant des workflows dynamiques.
- AgentChat API : Création d'agents axés sur les tâches à l'aide d'API de haut niveau.
- Extensions : Intégration d’agents, outils et modules mémoire personnalisés pour une fonctionnalité accrue.
- Messagerie asynchrone : Implémentation de styles d'interaction événementielle et demande-réponse.
3. Création de votre première application multi-agent
- Définition des agents : Création d'agents Assistant et Proxy utilisateur.
- Établissement de la communication entre les agents Communication : Configuration de la messagerie asynchrone entre les agents.
- Implémentation d'une application sample : Développement d'un système multi-agent simple pour résoudre une tâche spécifique.
- Outils de surveillance et débogage : Utilisation des outils intégrés de suivi de métriques et de traçage des messages pour la surveillance en temps réel.
4. Études de cas et bonnes pratiques
- Applications dans le monde réel : Examen des réalisations réussies de AutoGen dans divers secteurs.
- Bonnes pratiques : Directives pour la conception d'applications LLM efficaces et évoluées à l'aide de AutoGen.
- Défis et solutions : Traitement des défis courants rencontrés lors du développement et leurs solutions.
- Q&A
La formation est destinée à :
- développeurs logiciels
- scientifiques des données
- ingénieurs en données
- personnes ayant une expérience ou un intérêt pour la programmation qui souhaitent apprendre à programmer avec l'IA.
Pré requis
. Prerequisites - Python programmation
7 Heures