Développer ses propres copilotes personnalisés avec Azure AI Studio À distance
Dernière mise à jour : 14/12/2024
M'inscrire à la formation
Type : Stage pratique
Description
Cette formation sur Azure AI Studio vous apprendra à utiliser l'outil pour approvisionner et gérer des ressources IA, créer des projets d'IA et comprendre ses principales fonctionnalités. Vous explorerez, déploierez et optimiserez des modèles depuis le catalogue, vous développerez des applications de modèles de langage via le flux d'invite.
La formation aborde également la création de copilotes basés sur la génération augmentée de récupération (RAG), l'intégration et l'optimisation de modèles, l'évaluation des performances, et le développement responsable de solutions d'IA générative.
Cette formation remplace le cours « AI-050 : Développer des solutions d'IA Générative avec Azure OpenIA ».
Objectifs de la formation
- Décrire Azure AI Studio
- Explorer et déployer des modèles à partir du catalogue de modèles dans Azure AI Studio
- Prendre en main du flux d'invite pour développer des applications de modèle de langage dans Azure AI Studio
- Créer une solution copilote basée sur RAG avec vos propres données à l'aide d'Azure AI Studio
- Intégrer un modèle de langage affiné à votre copilote dans Azure AI Studio
- Évaluer le niveau de performance de votre copilote personnalisé dans le service Azure AI Studio
- Travailler avec l'IA générative responsable
Public visé
- Ingénieur IA
- Data Scientist
Prérequis
Le candidat à cette formation doit être familiarisé avec les concepts et services fondamentaux de l'IA dans Azure, il est recommandé de suivre ce module avant le début de la formation : "Bien démarrer avec l'intelligence artificielle".
Un niveau d'anglais B1 est recommandé, retrouvez les niveaux sur ce lien : Classification des niveaux de langue
Modalités pédagogiques
Profil du / des Formateur(s)
Cette formation est dispensée par un·e ou plusieurs consultant·es d'OCTO Technology ou de son réseau de partenaires, expert·es reconnus des sujets traités.
Le processus de sélection de nos formateurs et formatrices est exigeant et repose sur une évaluation rigoureuse leurs capacités techniques, de leur expérience professionnelle et de leurs compétences pédagogiques.
Modalités d'évaluation et de suivi
Programme
OUVERTURE DE SESSION
- Accueil des participants et tour de table des attentes
- Présentation du déroulé de la formation
DÉCRIRE AZURE AI STUDIO
- Décrire les principales fonctionnalités d’Azure AI Studio
- Utiliser Azure AI Studio pour approvisionner et gérer une ressource Azure AI
- Utiliser Azure AI Studio pour créer et gérer un projet d’IA
- Comprendre quand utiliser Azure AI Studio
EXPLORER ET DÉPLOYER DES MODÈLES À PARTIR DU CATALOGUE DE MODÈLES DANS AZURE AI STUDIO
- Sélectionner un modèle de langage dans le catalogue de modèles
- Déployer un modèle sur un point de terminaison
- Tester un modèle et améliore les performances du modèle
PRENDRE EN MAIN DU FLUX D'INVITE POUR DÉVELOPPER DES APPLICATIONS DE MODÈLE DE LANGAGE DANS AZURE AI STUDIO
- Connaitre le cycle de vie de développement lors de la création d’applications de modèle de langage
- Comprendre ce à quoi ressemble un flux dans un flux d’invite
- Explorer les principaux composants lors de l’utilisation du flux d’invite
CRÉER UNE SOLUTION COPILOTE BASÉE SUR RAG AVEC VOS PROPRES DONNÉES À L'AIDE D'AZURE AI STUDIO
- Identifier la nécessité de baser votre modèle de langage avec la génération augmentée de récupération (RAG)
- Indexer vos données à l’aide de Recherche Azure AI afin qu’elles puissent faire l’objet d’une recherche pour les modèles de langage
- Créer un copilote à l’aide de RAG sur vos propres données dans Azure AI Studio
INTÉGRER UN MODÈLE DE LANGAGE AFFINÉ À VOTRE COPILOTE DANS AZURE AI STUDIO
- Comprendre quand optimiser un modèle
- Préparer vos données pour optimiser un modèle de complétion de conversation
- Optimiser un modèle de base dans Azure AI Studio
ÉVALUER LE NIVEAU DE PERFORMANCE DE VOTRE COPILOTE PERSONNALISÉ DANS LE SERVICE AZURE AI STUDIO
- Maîtriser les Benchmarks de modèles
- Effectuer des évaluations manuelles
- Évaluer les mesures assistées par IA de votre copilote
- Configurer les flux d’évaluation dans le service Azure AI Studio
TRAVAILLER AVEC L'IA GÉNÉRATIVE RESPONSABLE
- Décrire un processus global pour le développement d’une solution d’IA générative responsable
- Identifier et hiérarchiser les dommages potentiels associés à une solution d’IA générative
- Mesurer la présence de dommages dans une solution d’IA générative
- Atténuer les dommages dans une solution d’IA générative
- Préparer le déploiement et l’exploitation d’une solution d’IA générative de manière responsable
CLÔTURE DE SESSION
- Revue des concepts clés évoqués durant la formation
- Temps d'échange autour des questions et réponses additionnelles