GCP200DEVLLM

Développement d'applications avec les LLM sur Google Cloud

Dans ce cours, vous explorez les outils et les API disponibles sur Google Cloud pour intégrer des grands modèles de langage (LLM) dans votre application. Après avoir exploré les options d'IA générative sur Google Cloud, vous explorez les LLM et la conception de prompts dans Vertex AI Studio. Ensuite, vous découvrez LangChain, un framework open-source pour développer des applications basées sur des modèles de langage. Après une discussion sur des techniques d'ingénierie de prompts plus avancées, vous assemblez le tout pour créer une application de chat multi-tours en utilisant LangChain et l'API Vertex AI Gemini.

✓ Formation officielle Google CloudNiveau Intermédiaire⏱️ 1 jour (7h)

Ce que vous allez apprendre

Explorer les différentes options disponibles pour utiliser l'IA générative sur Google Cloud.
Utiliser Vertex AI Studio pour tester des prompts pour les grands modèles de langage.
Développer des applications basées sur les LLM en utilisant LangChain et les modèles LLM sur Vertex AI.
Appliquer des techniques d'ingénierie de prompts pour améliorer les résultats des LLM.
Créer une application de chat multi-tours en utilisant l'API Gemini et LangChain.

Prérequis

Avoir suivi la formation "Introduction to Developer Efficiency on Google Cloud" ou posséder des connaissances équivalentes.

Public cible

Clients

Programme de la Formation

5 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs

Explorer les différentes options disponibles pour utiliser l'IA générative sur Google Cloud.

Sujets abordés

→Vertex AI sur Google Cloud
→Options d'IA générative sur Google Cloud
→Introduction au cas d'utilisation du cours

Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées

Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).

Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.