Formation Ajustement des Modèles de Langue Open-Source (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
L'ajustement fin des LLMs open source est une pratique de plus en plus répandue pour les organisations souhaitant personnaliser les capacités d’IA dans des environnements sécurisés, rentables et privés.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens du ML de niveau intermédiaire et aux développeurs d'IA qui souhaitent ajuster finement et déployer des modèles à poids ouverts comme LLaMA, Mistral et Qwen pour des applications commerciales ou internes spécifiques.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre l'écosystème et les différences entre les LLMs open source.
- Préparer des jeux de données et des configurations d'ajustement fin pour des modèles comme LLaMA, Mistral et Qwen.
- Exécuter des pipelines d'ajustement fin en utilisant Hugging Face Transformers et PEFT.
- Évaluer, sauvegarder et déployer les modèles ajustés finement dans des environnements sécurisés.
Format du cours
- Cours interactif avec discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- 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 organiser.
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Plan du cours
Introduction aux modèles de langage open source (LLMs)
- Ce qu'est un modèle à poids ouverts et pourquoi ils sont importants
- Aperçu de LLaMA, Mistral, Qwen et d'autres modèles communautaires
- Cas d'utilisation pour des déploiements privés, sur site ou sécurisés
Configuration de l'environnement et outils
- Installation et configuration des bibliothèques Transformers, Datasets et PEFT
- Choix du matériel approprié pour le fine-tuning
- Chargement de modèles pré-entraînés depuis Hugging Face ou d'autres dépôts
Préparation et prétraitement des données
- Formats de jeux de données (ajustement d'instructions, données de chat, texte seul)
- Tokénisation et gestion des séquences
- Création de jeux de données personnalisés et chargeurs de données
T techniques de fine-tuning
- Fine-tuning standard complet versus méthodes à paramètres efficaces
- Application de LoRA et QLoRA pour un fine-tuning efficient
- Utilisation de l'API Trainer pour des expérimentations rapides
Évaluation et optimisation du modèle
- Évaluation des modèles fine-tuned avec des métriques de génération et d'exactitude
- Gestion du surapprentissage, de la généralisation et des ensembles de validation
- Tips pour l'optimisation des performances et journalisation
Déploiement et utilisation privée
- Sauvegarde et chargement de modèles pour l'inférence
- Déploiement de modèles fine-tuned dans des environnements d'entreprise sécurisés
- Stratégies de déploiement sur site versus cloud
Cas d'études et cas d'utilisation
- Exemples d'utilisation d'entreprise de LLaMA, Mistral et Qwen
- Gestion du fine-tuning multilingue et spécifique à un domaine
- Débat : compromis entre modèles ouverts et fermés
Bilan et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des grands modèles linguistiques (LLMs) et de leur architecture
- Une expérience avec Python et PyTorch
- Une familiarité de base avec l'écosystème Hugging Face
Public cible
- Praticiens du ML
- Développeurs AI
14 Heures
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Ajustement des Modèles de Langue Open-Source (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.) - Réservation
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Ajustement des Modèles de Langue Open-Source (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.) - Demande d'informations consulting
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Cours à venir
Cours Similaires
Avancé LangGraph : Optimisation, Débogage et Surveillance de Graphes complexes
35 HeuresLangGraph 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
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
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Création d'Agents de Codage avec Devstral : Du Design des Agents à l'Outils
14 HeuresDevstral est un cadre open-source conçu pour créer et exécuter des agents de codage qui peuvent interagir avec les bases de code, les outils de développement et les API afin d'améliorer la productivité des ingénieurs.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux équipes d'outillage de développement et aux SREs qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et optimiser des agents de codage en utilisant Devstral.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer Devstral pour le développement d'agents de codage.
- Concevoir des flux de travail agents pour l'exploration et la modification des bases de code.
- Intégrer les agents de codage avec les outils de développement et les API.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour un déploiement sécurisé et efficace des agents.
Format du cours
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
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Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
14 HeuresLes modèles Devstral et Mistral sont des technologies d'IA open source conçues pour un déploiement flexible, une adaptation fine et une intégration évolutif.
Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux équipes de plateforme et aux ingénieurs de recherche qui souhaitent héberger, adapter finement et gérer les modèles Mistral et Devstral dans des environnements de production.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Mettre en place et configurer des environnements d'hébergement pour les modèles Mistral et Devstral.
- Appliquer des techniques d'adaptation fine pour des performances spécifiques à un domaine.
- Implémenter la gestion de versions, le monitoring et la gouvernance du cycle de vie.
- Assurer la sécurité, la conformité et l'utilisation responsable des modèles open source.
Format du cours
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Exercices pratiques d'hébergement et d'adaptation fine.
- Mise en œuvre de pipelines de gouvernance et de monitoring dans un environnement live-lab.
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Applications de LangGraph dans les Finances
35 HeuresLangGraph 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
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
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Fondations de LangGraph : Promptage et Chaînage basés sur les Graphes
14 HeuresLangGraph 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
- 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.
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LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés
35 HeuresLangGraph 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
- 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
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LangGraph pour les Applications Juridiques
35 HeuresLangGraph est un cadre permettant de construire des applications LLM (Large Language Models) étatiques et multi-acteurs sous forme de graphes composites avec un état persistant et un contrôle précis de l'exécution.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et opérer des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles nécessaires de conformité, de traçabilité et de gouvernance.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au domaine juridique qui préservent l'auditabilité et la conformité.
- Intégrer les ontologies juridiques et les normes documentaires dans l'état du graphe et le traitement.
- Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines dans la boucle, et des chemins de décision traçables.
- Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec une observabilité et des contrôles de coûts.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
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Construire des Flux de Travail Dynamiques avec LangGraph et des Agents LLM
14 Heures
< p >LangGraph est un cadre permettant de composer des workflows structurés en graphes pour les LLM qui prennent en charge la branchements, l'utilisation d'outils, la mémoire et une exécution contrôlée.
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
- 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.
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LangGraph pour l'Automatisation du Marketing
14 HeuresLangGraph est un cadre d'orchestration basé sur des graphes qui permet des flux de travail conditionnels et multietapes avec des modèles linguistiques (LLM) et des outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est destinée aux marketeurs intermédiaires, aux stratèges de contenu et aux développeurs d'automatisation qui souhaitent mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques et des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail de contenu et d'e-mail basés sur des graphes avec une logique conditionnelle.
- Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour une personnalisation automatisée.
- Gérer l'état, la mémoire et le contexte dans des campagnes multietapes.
- Évaluer, surveiller et optimiser les performances et les résultats de livraison des flux de travail.
Format du Cours
- Conférences interactives et discussions de groupe.
- Ateliers pratiques pour mettre en œuvre des flux de travail d'e-mail et des pipelines de contenu.
- Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentage et la logique conditionnelle.
Options de Personnalisation du Cours
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Le Chat Enterprise: ChatOps Privé, Intégrations & Contrôles d'Administration
14 HeuresLe Chat Enterprise est une solution de ChatOps privée qui offre des capacités d'IA conversationnelle sécurisées, personnalisables et gouvernées pour les organisations, avec support pour le RBAC, l'SSO, les connecteurs et les intégrations d'applications d'entreprise.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux gestionnaires de produits intermédiaires, aux responsables informatiques, aux ingénieurs solutions et aux équipes de sécurité/conformité qui souhaitent déployer, configurer et gouverner Le Chat Enterprise dans des environnements d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer et configurer Le Chat Enterprise de manière sécurisée.
- Activer le RBAC, l'SSO et les contrôles conformes à la réglementation.
- Intégrer Le Chat avec des applications et des magasins de données d'entreprise.
- Concevoir et mettre en œuvre des playbooks de gouvernance et d'administration pour le ChatOps.
Format du cours
- Cours interactif avec présentation et discussion.
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Architectures Efficaces en Coûts pour les LLM : Mistral à l'Échelle (Performance / Ingénierie des Coûts)
14 HeuresMistral est une famille de modèles de langage de grande taille optimisés pour le déploiement en production à grande échelle et à moindre coût.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs d'infrastructure de niveau avancé, architectes cloud et responsables MLOps qui souhaitent concevoir, déployer et optimiser des architectures basées sur Mistral pour une performance maximale et des coûts minimisés.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Mettre en œuvre des schémas de déploiement évolutifs pour Mistral Medium 3.
- Appliquer le batch processing, la quantification et des stratégies de service efficaces.
- Optimiser les coûts d'inférence tout en maintenant la performance.
- Concevoir des topologies de service prêtes pour la production pour des charges de travail d'entreprise.
Format du cours
- Cours interactif avec discussion et présentation.
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Options de personnalisation du cours
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Productisation d'Assistants Conversationnels avec les Connecteurs et Intégrations Mistral
14 HeuresMistral AI est une plateforme d'IA ouverte qui permet aux équipes de créer et d'intégrer des assistants conversationnels dans les flux de travail destinés aux entreprises et aux clients.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux gestionnaires de produits, développeurs full-stack et ingénieurs d'intégration de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent concevoir, intégrer et commercialiser des assistants conversationnels en utilisant les connecteurs et les intégrations Mistral.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer les modèles conversationnels Mistral avec des connecteurs d'entreprise et SaaS.
- Mettre en œuvre la génération augmentée par la récupération (RAG) pour des réponses fondées.
- Concevoir des modèles UX pour des assistants de chat internes et externes.
- Déployer les assistants dans des flux de travail de produits pour des cas d'utilisation réels.
Format du cours
- Cours interactif avec discussion.
- Exercices pratiques d'intégration.
- Développement en laboratoire live d'assistants conversationnels.
Options de personnalisation du cours
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Déploiements d'Entreprise avec Mistral Medium 3
14 HeuresMistral Medium 3 est un modèle de langage multimodal à grande échelle, performant et conçu pour une déployment d'entreprise dans divers environnements.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs AI/ML intermédiaires à avancés, aux architectes de plateforme et aux équipes MLOps qui souhaitent déployer, optimiser et sécuriser Mistral Medium 3 pour des cas d'utilisation d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer Mistral Medium 3 à l'aide d'options API et auto-hébergées.
- Optimiser les performances d'inférence et les coûts.
- Mettre en œuvre des cas d'utilisation multimodaux avec Mistral Medium 3.
- Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et de conformité pour les environnements d'entreprise.
Format du cours
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
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Mistral pour l'IA responsable : Confidentialité, résidence des données et contrôles d'entreprise
14 HeuresMistral AI est une plateforme d'IA ouverte et prête pour l'entreprise qui fournit des fonctionnalités pour le déploiement sécurisé, conforme et responsable de l'IA.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux chefs de conformité intermédiaires, aux architectes de sécurité et aux parties prenantes juridiques/opérations qui souhaitent mettre en œuvre des pratiques d'IA responsable avec Mistral en utilisant les mécanismes de confidentialité, de résidence des données et de contrôle d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en œuvre des techniques de protection de la vie privée dans les déploiements Mistral.
- Appliquer des stratégies de résidence des données pour répondre aux exigences réglementaires.
- Configurer des contrôles d'entreprise de niveau entreprise tels que le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), l'authentification unique (SSO) et les journaux d'audit.
- Évaluer les options de fournisseurs et de déploiement pour s'aligner sur la conformité.
Format du cours
- Cours interactif avec discussion.
- Études de cas et exercices axés sur la conformité.
- Mise en œuvre pratique des contrôles d'IA d'entreprise.
Options de personnalisation du cours
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Applications Multimodales avec les Modèles Mistral (Vision, OCR et Compréhension Documentaire)
14 HeuresLes modèles Mistral sont des technologies d'IA open source qui s'étendent désormais aux flux de travail multimodaux, prenant en charge à la fois les tâches linguistiques et visuelles pour les applications d'entreprise et de recherche.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs en ML intermédiaires, aux ingénieurs appliqués et aux équipes produits qui souhaitent construire des applications multimodales avec les modèles Mistral, y compris des pipelines d'OCR et de compréhension de documents.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Mettre en place et configurer les modèles Mistral pour les tâches multimodales.
- Implémenter des workflows d'OCR et les intégrer aux pipelines NLP.
- Concevoir des applications de compréhension de documents pour des cas d'utilisation d'entreprise.
- Développer des fonctionnalités de recherche vision-texte et d'interface utilisateur assistive.
Format du cours
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Exercices pratiques de codage.
- Mise en œuvre de pipelines multimodaux dans un laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
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