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Plan du cours

Introduction aux LLM légers

  • Comprendre les architectures de modèles compacts.
  • L'évolution de l'IA économe en ressources.
  • Pourquoi les modèles légers sont essentiels pour les entreprises.

Comprendre Nano Banana

  • Caractéristiques clés et principes de conception.
  • Capacités et limites du modèle.
  • En quoi Nano Banana diffère des LLM traditionnels.

Modèles de déploiement et scénarios d'utilisation

  • L'exécution sur appareil et ses avantages.
  • Inférence locale versus cloud.
  • Sélection de la voie de déploiement la plus adaptée.

Applications pratiques dans divers secteurs

  • Automatisation interne et assistance aux connaissances.
  • Cas d'utilisation orientés clients.
  • Scénarios opérationnels et liés à la conformité.

Fondamentaux de l'intégration

  • Évaluation des exigences système.
  • Considérations liées aux flux de travail et aux processus.
  • Introduction aux API et à la chaîne d'outils.

Optimisation des coûts et efficacité

  • Réduction des coûts d'inférence grâce à des modèles compacts.
  • Équilibre entre performance et ressources.
  • Planification de déploiements évolutifs.

Gouvernance, confidentialité et gestion des risques

  • Garantir une exécution sécurisée sur appareil.
  • Comprendre les limites des données et les mesures de protection.
  • Alignement avec les politiques et normes de l'entreprise.

Préparation à l'adoption organisationnelle

  • Développement des compétences et préparation interne.
  • Évaluation de la valeur commerciale via des projets pilotes.
  • Poser les bases de déploiements plus larges.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts généraux en informatique.
  • Une expérience avec des outils logiciels de base.
  • Une familiarité avec les flux de travail professionnels basés sur les données.

Public cible

  • Les équipes informatiques générales adoptant des capacités d'IA.
  • Les utilisateurs métier intéressés par des applications d'IA concrètes.
  • Les responsables technologiques évaluant les stratégies de LLM sur appareil.
 7 Heures

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