Les services AWS d’IA generative permettent aux developpeurs de creer rapidement des applications exploitant les grands modeles de langage sans gerer l’infrastructure sous-jacente. Cette formation pratique vous apprend a utiliser Amazon Bedrock et LangChain pour concevoir des chatbots, des systemes RAG et des generateurs de code directement exploitables en production.

Public visé

Développeurs logiciels intéressés par l’utilisation de modèles de langage sans ajustement.

Objectifs pédagogiques

À l’issue de cette formation, vous serez capable de :

Décrire l’IA Générative et comment elle s’aligne sur l’apprentissage automatique
Identifier la valeur commerciale des cas d’utilisation
Comprendre Amazon Bedrock et ses applications
Maîtriser l’ingénierie de prompt
Concevoir des applications d’IA Générative avec LangChain
Implémenter des modèles d’architecture (chatbots, génération de code, RAG)

Programme

Jour 1

Introduction à l’IA Générative - L’art du possible

Vue d’ensemble de ML
Les bases de l’IA Générative
Cas d’utilisation de l’IA Générative
L’IA Générative en pratique
Risques et avantages

Planification d’un projet d’IA Générative

Les fondamentaux de l’IA Générative
L’IA Générative en pratique
Contexte de l’IA Générative
Etapes de la planification d’un projet d’IA Générative
Risques et atténuation

Démarrage avec Amazon Bedrock

Introduction à Amazon Bedrock
Architecture et cas d’utilisation
Comment utiliser Amazon Bedrock

Travaux pratiques

Configuration de l’accès à Bedrock et utilisation des terrains de jeu

Fondements de l’ingénierie de prompt

Les bases des modèles de fondation
Les fondements de l’ingénierie de prompt
Techniques de base des prompts
Techniques avancées des prompts
Techniques de prompts spécifiques à un modèle
Traitement des utilisations abusives des prompts
Atténuation des biais

Travaux pratiques

Affiner un prompt de texte de base
Atténuation des biais d’images

Jour 2

Composants d’application Amazon Bedrock

Vue d’ensemble des composants d’application d’IA Générative
Modèles de fondation et interface FM
Travailler avec des ensembles de données et des embeddings
Composants d’application supplémentaires
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Modèle fine-tuning
Sécurisation des applications d’IA Générative
Architecture des applications d’IA Générative

Travaux pratiques

Plongement lexical (Word embeddings)

Amazon Bedrock Foundation Models

Introduction aux modèles de base Amazon Bedrock
Utilisation des FM Amazon Bedrock pour l’inférence
Méthodes Amazon Bedrock
Protection des données et vérifiabilité

Travaux pratiques

Invocation du modèle Bedrock pour la génération de texte à l’aide d’un prompt zéro-shot

LangChain

Optimisation de la performance LLM
Utilisation de modèles avec LangChain
Construction de prompts
Structurer des documents avec des index
Stocker et récupérer des données avec la mémoire
Utiliser des chaînes pour séquencer des composants
Gérer des ressources externes avec des agents LangChain

Travaux pratiques

Bedrock avec LangChain en utilisant une invite qui inclut le contexte

Modèles d’architecture

Introduction aux modèles d’architecture
Résumé de texte
Réponse aux questions
Chatbot
Génération de code
LangChain et agents pour Amazon Bedrock

Travaux pratiques

Résumé de texte de petits fichiers avec Anthropic Claude
Résumé de texte abstrait avec Amazon Titan en utilisant LangChain
Utilisation d’Amazon Bedrock pour la réponse aux questions
Interface conversationnelle - Chatbot avec AI21 LLM
Utilisation des modèles Amazon Bedrock pour la génération de code
Intégration des modèles Amazon Bedrock avec les agents LangChain

Modalités d’évaluation des acquis

En cours de formation, par des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation.

Voir aussi

Vous serez peut-être intéressés par les formations suivantes :

Formation EAI-AWS-100 — AWS - Developing Generative AI Applications. Domaine : Intelligence Artificielle. Niveau : Initiation. Durée : 2 jours (14 heures). Mots-clés : aws, intelligence-artificielle, ia-générative, bedrock, langchain, llm. Cylian Formation, Dijon.