Créer des applications LLM en Python

La demande de logiciels intelligents pilotés par l'IA croît rapidement, mais l'intégration de Large Language Models (LLMs) dans des applications réelles nécessite plus que le simple envoi d'une invite textuelle. Ce cours vous guide étape par étape à travers le processus de création d'applications LLM robustes en utilisant Python. Vous commencerez par les concepts fondamentaux de l'intégration de l'IA et progresserez vers une mise en œuvre pratique, en apprenant à structurer votre code, à gérer les prompts et à appliquer des techniques modernes telles que la Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour créer des applications sensibles au contexte. Ce que vous apprendrez : • Comprendre l'architecture de base des applications alimentées par LLM et la terminologie clé. • Se connecter et interagir avec les API de modèles de langage en utilisant Python. • Appliquer les meilleures pratiques de prompt engineering pour générer des résultats précis et fiables. • Créer des pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) en utilisant des bases de données vectorielles. • Gérer les environnements Python et les dépendances avec des outils modernes comme uv ou Poetry. • Préparer votre application pour le déploiement en utilisant les principes fondamentaux de MLOps. Le programme commence par les définitions essentielles et les bases des API avant de passer à des exercices écrits pratiques. Vous lirez des explications claires et des extraits de code pratiques pour construire progressivement votre compréhension du cycle de vie complet d'une application. Conçu pour les débutants et les développeurs découvrant le paysage de l'IA, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en machine learning — juste une compréhension de base de Python. Commencez à lire dès aujourd'hui et faites vos premiers pas dans le monde du développement d'applications d'IA.