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Plan du cours

Introduction à GPT-5 et aux capacités des développeurs

  • Capacités clés de GPT-5, multi-modale et fonctionnalités d'agent
  • Choix de modèles, compréhension de la tarification et des limites
  • Considérations éthiques et gouvernance en entreprise

Prompting et conception système pour des sorties fiables

  • Modèles de prompting, messages système et ingénierie du contexte
  • Chaîne de pensée vs prompting concis et techniques few-shot
  • Tester les prompts et définir les critères d'acceptation

APIs, SDKs et workflow de développement local

  • Appel des APIs GPT-5, utilisation des SDKs, authentification et gestion des secrets
  • Développement local, simulation de réponses et isolation (sandboxing)
  • Versioning, schémas de requête/réponse et gestion des erreurs

Construction d'agents et intégrations d'outils

  • Conception d'architectures d'agents sécurisées et d'interfaces d'outils
  • Orchestration de routage et stratégies de repli
  • Limites de débit, contrôle de concurrence et considérations transactionnelles

Test, évaluation et validation

  • Batteries de tests automatisés pour les prompts et les comportements
  • Tests de vulnérabilité, tests par fuzzing et exemples adversariaux
  • Métriques pour l'exactitude, les taux d'hallucination et la satisfaction utilisateur

Déploiement, surveillance et observabilité

  • Patterns CI/CD pour les fonctionnalités alimentées par des modèles et releases canari
  • Journalisation, traçage et télémétrie pour l'observabilité au niveau des prompts
  • Alertes, considérations SLA et réponse aux incidents

Sécurité, confidentialité et optimisation des coûts

  • Gestion des données, considérations relatives aux PI/PHI et assainissement du contexte
  • Contrôle d'accès, audit et jalons de conformité
  • Optimisation de l'utilisation des tokens, mise en lot et stratégies de cache

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension d'au moins un langage de programmation tel que Python ou JavaScript
  • Expérience d'appel d'APIs REST ou de SDKs
  • Connaissance de base des concepts ML/AI et des structures de données JSON

Audience

  • Ingénieurs logiciels
  • Ingénieurs ML
  • Ingénieurs DevOps / SRE
 14 Heures

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