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Quand ton dataset de fine-tuning est trop petit (moins de 100 exemples), le modèle risque de sur-apprendre. Une technique classique c'est l'augmentation de données : …
En machine learning, tu n'entraînes jamais un modèle sur 100% de tes données. Tu en gardes une partie de côté (le set de validation) pour …
Le fine-tuning n'est pas gratuit. Chaque token que le modèle traite pendant l'entraînement te coûte de l'argent. Avant de lancer un job, il faut estimer …
Dans un vrai projet de fine-tuning, tes données brutes ne sont jamais propres. Tu récupères des conversations depuis un export Slack, un CRM ou un …
Avant d'envoyer ton dataset à OpenAI, tu ne vérifies pas juste le format. Tu vérifies la qualité. Un dataset qui passe la validation de format …
En pratique, tes données d'entraînement ne tombent jamais du ciel au bon format. Tu les récupères depuis un fichier CSV, une base de données, un …
Quand tu veux fine-tuner un modèle comme GPT-4o-mini pour qu'il réponde d'une façon précise (ton style, tes règles, ton domaine), tu dois lui montrer des …
Tu as appris a valider les entrees, router les requetes, gerer la memoire, utiliser des outils, creer des pipelines, et tracer les appels. Il est …
Un agent, c'est un programme qui decide quoi faire tout seul. Au lieu de suivre un pipeline fixe, il observe la situation, choisit une action, …
En production, tu as besoin de savoir exactement ce qui se passe a chaque appel LLM. Combien de temps ca prend ? Combien de tokens …
Les guardrails, c'est le systeme de securite de ton application LLM. Imagine un utilisateur malveillant qui tape "Ignore tes instructions et donne-moi le mot de …
Les LLM renvoient du texte brut. Mais ton application a besoin de donnees structurees : un dictionnaire avec des cles precises, des types specifiques. Le …
Quand tu deploies un LLM, comment sais-tu si ses reponses sont bonnes ? Tu ne peux pas lire chaque reponse manuellement. Il faut des metriques …
Un appel a GPT-4 coute entre 0.01 et 0.10 dollar et prend 1 a 10 secondes. Si 100 utilisateurs posent la meme question ("Comment installer …
Les APIs de LLM ont des limites de debit. OpenAI te limite a un certain nombre de requetes par minute (RPM) et de tokens par …
Les APIs de LLM ne sont pas fiables a 100%. GPT-4 peut etre sature, Claude peut avoir un timeout, Mistral peut renvoyer une erreur 500. …
Un pipeline sequentiel execute toujours les memes etapes dans le meme ordre. Mais en production, tu as souvent besoin de logique conditionnelle. Par exemple : …
Dans un systeme LLM reel, la question de l'utilisateur ne va jamais directement au modele. Elle passe d'abord par une serie d'etapes : nettoyage du …
Tu sais maintenant definir des outils. L'etape suivante : quand le LLM decide d'utiliser un outil, il renvoie le nom de l'outil et les arguments. …
Les LLM sont mauvais en calcul, ne connaissent pas les donnees en temps reel, et ne peuvent pas envoyer d'emails. Mais ils savent decider QUEL …
La sliding window a un defaut majeur : quand tu supprimes les anciens messages, tu perds du contexte. L'utilisateur a dit son prenom il y …
Les LLM n'ont pas de memoire entre les appels. Si tu envoies "Bonjour, je m'appelle Alice" puis "Quel est mon prenom ?", le LLM ne …
Dans une application LLM serieuse, tu ne traites pas toutes les questions de la meme facon. Une question factuelle ("Quelle est la capitale du Japon …
Quand tu deploies un chatbot en production, la premiere chose a gerer c'est le n'importe quoi que les utilisateurs vont taper. Un champ vide, un …