Développement d'applications LLM avec Python : du concept à la production

Alors que les grands modèles de langage transforment l'ingénierie logicielle, la création d'outils d'IA prêts pour la production nécessite d'aller au-delà des simples appels de prompt. Ce cours vous guide à travers le cycle de vie complet de la conception, de la construction et du déploiement de produits d'IA en utilisant Python et des outils de développement modernes. Vous acquerrez une compréhension approfondie de l'architecture LLM, de la récupération de contexte, des backends d'API et de la surveillance des systèmes grâce à des explications écrites claires et des exercices de code. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux des LLM, les intégrations d'API et les bases de l'exécution des prompts. * Construire des systèmes de génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation) en utilisant des bases de données vectorielles comme Qdrant. * Créer des flux de travail d'agents multi-étapes complexes en utilisant LangChain et des modèles d'orchestration graphique. * Développer des backends d'applications robustes avec FastAPI et un stockage persistant PostgreSQL. * Surveiller, tracer et évaluer les réponses des modèles pour la fiabilité en production. * Empaqueter et déployer des microservices d'IA évolutifs en utilisant des conteneurs Docker. Le cours commence par la terminologie fondamentale, l'exécution de prompts de base et la connectivité des modèles avant de passer aux pipelines de données, à la gestion d'état et au déploiement backend. Ce programme est conçu pour les développeurs Python et les apprenants techniques curieux qui souhaitent construire des applications d'IA du monde réel à partir de zéro, sans avoir besoin d'un bagage complexe en apprentissage automatique. Faites le premier pas dès aujourd'hui vers la construction d'applications Python fiables alimentées par l'IA.