Ce cours vous permet de développer vos compétences depuis la construction de prototypes LLM fonctionnels jusqu'à la mise à l'échelle, l'intégration et le déploiement de systèmes d'IA de niveau de production. Que vous soyez développeur, data scientist ou praticien de l'IA, ce cours vous donne une feuille de route claire pour transformer les flux de travail LangChain optimisés en services fiables et observables qui interagissent avec des API en direct, des données structurées et des frameworks d'orchestration.

Grâce à des leçons apprises, des démonstrations structurées et un apprentissage basé sur des projets, vous apprendrez à profiler la latence et l'utilisation des jetons, à concevoir des invites et des chaînes efficaces, et à évaluer les pipelines avec des métriques LLMOps. Vous connecterez des API externes, construirez des récupérations hybrides à travers du texte, des tableaux et des images, et orchestrerez des flux de données complexes en utilisant LlamaIndex et LangGraph. Enfin, vous allez conteneuriser et déployer un service FastAPI avec authentification, surveillance et CI/CD, en terminant par un déploiement de bout en bout. A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Profiler et optimiser les pipelines LLM pour la latence, le débit et l'efficacité des jetons/coûts - Concevoir des stratégies de prompt et de chaîne (modèles dynamiques, mise en cache, auto-tuning) pour améliorer la fiabilité et la vitesse - Implémenter la mémoire, les outils et les agents pour permettre un comportement contextuel et orienté vers un but précis. - Intégrer des données du monde réel via des API sécurisées et une recherche hybride à travers des sources structurées, non structurées et multimodales - Orchestrer des données et des flux de travail d'évaluation en utilisant LlamaIndex et LangGraph pour un raisonnement évolutif - Construire, sécuriser, conteneuriser et déployer un service FastAPI avec JWT/OAuth, surveillance et automatisation CI/CD Ce cours est idéal pour les développeurs IA, les scientifiques et les ingénieurs logiciels prêts à aller au-delà de l'expérimentation prompte et à livrer des applications LLM en production. Une connaissance pratique de Python et des API est recommandée ; toutes les étapes sont guidées pour vous aider à maîtriser la pile de déploiement. Rejoignez-nous pour apprendre les modèles d'ingénierie qui alimentent l'IA générative moderne et évolutive - de l'optimisation et de l'orchestration au déploiement sécurisé dans le cloud.