Développer des applications d'IA générative sur AWS

Cette formation est destinée aux developpeurs logiciels souhaitant utiliser Amazon Bedrock.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Définir l'importance de l'IA générative et expliquer ses risques et avantages potentiels
• Aborder les fondements techniques et la terminologie clé de l'IA générative
• Identifier les avantages et les cas d'utilisation d'Amazon Bedrock
• Décrire les fonctions de base, les types et les différents cas d'utilisation des modèles de base
• Définir l'ingénierie des invites et appliquer les bonnes pratiques générales lors de l'interaction avec les modèles de base
• Décrire les modèles de base Amazon Bedrock, les paramètres d'inférence et les API clés d'Amazon Bedrock
• Décrire les modèles d'architecture pouvant être mis en œuvre avec Amazon Bedrock pour créer des applications d'IA générative utiles
• Décrire comment intégrer LangChain avec les grands modèles linguistiques (LLM), les modèles de prompt, les chaînes, les modèles de chat, les modèles d'embedding de texte, les chargeurs de documents, les récupérateurs et les agents pour Amazon Bedrock
• Construire et tester plusieurs exemples de cas d'utilisation qui emploient divers modèles Amazon Bedrock, LangChain et l'approche RAG (Retrieval Augmented Generation)

J1

Module 1 : Découverte des composants des applications d'IA générative sur AWS

• Comprendre les concepts de l'IA générative
• Identifier les composants de la pile AWS dédiée à l'IA générative
• Concevoir les composants d'une application d'IA générative

Module 2 : Programmer avec Amazon Bedrock

• Génération de réponses à partir d'un modèle
• Utilisation d'Amazon Bedrock par programmation
• Travaux pratiques : Développement à l'aide des API Amazon Bedrock
• Travaux pratiques : Développement de modèles de streaming à l'aide des API Amazon Bedrock

Module 3 : Appliquer le Prompt Engineering

• Présentation du prompt engineering
• Présentation des techniques de prompt
• Optimisation des prompts pour de meilleurs résultats

Module 4 : Utilisation des API Amazon Bedrock dans les architectures les plus courantes

• Mise en œuvre de modèles d'architecture avec les API Amazon Bedrock
• Exploration des cas d'utilisation courants
• Ajout d'une mémoire conversationnelle pour enrichir le contexte
• Travaux pratiques : Développer des modèles de conversation avec les API Amazon Bedrock

J2

Module 5 : Personnalisation des réponses générées par l'IA grâce à RAG

• Mise en œuvre de la génération augmentée par la recherche (Retrieval Augmented Generation, RAG)
• Utilisation des bases de connaissances Amazon Bedrock
• Travaux pratiques : Développer des applications de génération augmentée par la recherche (RAG) avec la base de connaissances Amazon Bedrock

Module 6 : Intégration de frameworks open source avec Amazon Bedrock

• Appeler un modèle de base dans Amazon Bedrock à l'aide de LangChain
• Utiliser LangChain pour obtenir des réponses adaptées au contexte
• Travaux pratiques : développer un modèle d'application d'IA générative à l'aide de frameworks open source et des bases de connaissances Amazon Bedrock

Module 7 : Évaluation des composants des applications d'IA générative

• Évaluation des composants d'application
• Évaluation des résultats du modèle
• Évaluation des résultats RAG
• Optimisation de la latence et des coûts
• Travaux pratiques : Évaluation des applications de génération augmentée par la recherche (RAG)

Module 8: Mise en oeuvre d'une IA responsable

• Comprendre ce qu'est une IA responsable
• Réduire les biais et lutter contre les utilisations abusives des prompts
• Utilisation des garde-fous Amazon Bedrock
• Travaux pratiques : Sécurisation des applications d'IA générative à l'aide des garde-fous Bedrock

Module 9 : Utilisation d'outils et d'agents dans les applications d'IA générative

• Utliser des outils
• Comprendre les agents IA
• Comprendre les frameworks d'agents open source
• Comprendre l'interopérabilité des agents

Module 10: Développer des agents Amazon Bedrock 

• Mise en œuvre des flux Amazon Bedrock
• Conception d'agents Amazon Bedrock
• Développement d'agents Amazon Bedrock intégrés
• Conception d'une collaboration entre plusieurs agents
• Utilisation d'Amazon Bedrock AgentCore
• Travaux pratiques : Développement d'agents Amazon Bedrock intégrés aux bases de connaissances et aux garde-fous Amazon Bedrock

Nous recommandons aux participants :

• d'avoir suivi la formation GK910027 AWS « Generative AI Essentials »
• d'avoir un niveau intermédiaire en langage Python
• de bien connaître le cloud AWS

Aucun

Pas de recommendation

• Un support de cours officiel sera fourni aux participants.