Ingénierie LLM : Créer et déployer des applications de grands modèles de langage

Les grands modèles de langage transforment la façon dont nous construisons des logiciels, mais passer de simples modèles d'invites à des applications d'IA robustes et prêtes pour la production nécessite une approche d'ingénierie structurée. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux et les architectures pratiques nécessaires pour concevoir, construire et optimiser des systèmes alimentés par LLM. Vous passerez d'un utilisateur occasionnel des API d'IA à un ingénieur LLM compétent qui comprend comment connecter les modèles à des sources de données externes, gérer la mémoire du système et orchestrer des flux de travail complexes. Ce que vous apprendrez : Comprendre les concepts fondamentaux des LLM, la tokenisation et comment les modèles fondamentaux traitent le texte ; Appliquer des techniques avancées d'ingénierie d'invites et d'analyse structurée de la sortie pour des réponses fiables du modèle ; Construire des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) pour connecter les LLM à des bases de connaissances externes ; Configurer des bases de données vectorielles pour stocker, indexer et récupérer efficacement des informations sémantiques ; Concevoir des flux de travail agentiques en plusieurs étapes et gérer l'état et la mémoire conversationnels ; Mettre en œuvre des pratiques de base de LLMOps pour surveiller, évaluer et sécuriser vos applications de modèles de langage. Le cours commence par la terminologie essentielle et les mécanismes des modèles de langage avant de passer étape par étape par l'intégration d'API, les modèles de récupération de données et l'évaluation du système. Grâce à des explications écrites claires et à des présentations de code structurées, vous développerez un modèle mental approfondi de l'architecture des applications d'IA. Ce programme est conçu pour les développeurs de logiciels, les passionnés de données et les professionnels de la technologie qui débutent dans l'ingénierie LLM et souhaitent une base solide, axée sur le code, sans prérequis mathématiques complexes. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre première application LLM de qualité professionnelle.