Développer des applications d’IA générative sur AWS (DGAIA)
Boostez votre expertise en IA générative et exploitez tout le potentiel d’Amazon Bedrock pour créer des applications intelligentes, performantes et sécurisées grâce à notre formation de 2 jours !
Vue d'ensemble
Avoir suivi la formation AWS Technical Essentials (AWSE), ou connaissances équivalentes.
Niveau intermédiaire en programmation Python.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction à l'IA générative – L'art du possible
Présentation du ML
Notions de base sur 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
Principes fondamentaux de l’IA générative
L’IA générative en pratique
Contexte de l’IA générative
Étapes de la planification d’un projet d’IA générative
Risques et atténuation
Démarrage avec Amazon Bedrock
Présentation d’Amazon Bedrock
Architecture et cas d’utilisation
Comment utiliser Amazon Bedrock
Démonstration : Aménagement d’un accès au Bedrock
Fondements de la prompt ingénierie
Notions de base sur les modèles de fondation
Principes fondamentaux de l’ingénierie rapide
Techniques de base de l’invite
Techniques avancées d’invite
Techniques d’invite spécifiques au modèle
Démonstration : Ajustement d’une invite de texte de base
Lutter contre les abus de prompt
Atténuer les biais
Démonstration : atténuation des biais d’image
Composants d'application Amazon Bedrock
Présentation des composants d’une application d’IA générative
Modèles de fondation et interface FM
Travailler avec des ensembles de données et des intégrations
Démonstration : Word embeddings
Composants d’application supplémentaires
Génération Augmentée de Récupération (RAG)
Ajustement du modèle
Sécuriser les applications d’IA générative
Architecture d’application générative d’IA
Modèles de fondations du substrat rocheux amazonien
Introduction aux modèles de fondation Amazon Bedrock
Utilisation des FM Amazon Bedrock pour l’inférence
Méthodes Amazon Bedrock
Protection des données et auditabilité
Démonstration : invoquer le modèle Bedrock pour la génération de texte à l’aide d’une invite zero-shot
LangChain
Optimiser les performances du LLM
Utilisation de modèles avec LangChain
Créer des prompts
Démonstration : Bedrock avec LangChain à l’aide d’une invite incluant le contexte
Structurer des documents avec des index
Stockage et récupération de données avec la mémoire
Utilisation de chaînes pour séquencer des composants
Gestion des ressources externes avec les agents LangChain
Modèles d'architecture
Introduction aux modèles d’architecture
Résumé du texte
Démonstration : Synthèse textuelle de petits fichiers avec Anthropic Claude
Démonstration : résumé de texte abstrait avec Amazon Titan à l’aide de LangChain
Réponse aux questions
Démonstration : Utilisation d’Amazon Bedrock pour répondre aux questions
Chatbot
Démonstration : Interface conversationnelle – Chatbot avec AI21 LLM
Génération de code
Démonstration : Utilisation des modèles Amazon Bedrock pour la génération de code
LangChain et agents pour Amazon Bedrock
Démonstration : intégration des modèles Amazon Bedrock avec les agents LangChain
Prochaines sessions
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
En savoir plus sur le financement