Pratique Python, IA Engineering et bien plus avec des exercices interactifs et des tests automatiques.
Tu veux que GPT reponde comme ton support client, avec le ton et les connaissances specifiques a ton produit ? C'est le fine-tuning. Et pour …
Tu as passe des heures a preparer tes donnees de fine-tuning, tu lances l'upload sur OpenAI... et ca echoue a cause d'une ligne mal formattee. …
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. …
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 …
Un pipeline sequentiel execute toujours les memes etapes dans le meme ordre. Mais en production, tu as souvent besoin de logique conditionnelle. Par exemple : …
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. …
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 …
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 …
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 …