
Formation LangGraph et LangChain pour devenir Développeur LLM
LBKE
La formation LangChain s'adresse aux développeurs Python de niveau intermédiaire à avancé. Les bases de l'anglais sont requises.
Cette formation vise à former des développeurs LLM. Leur rôle est d'intégrer l'IA générative au sein d'applications Python en tenant compte de tous les enjeux techniques.
- Communiquer avec des API LLM de manière structurée avec LangChain
- Créer des agents LLM et des assistants à l'aide de LangGraph
- Observer et évaluer le bon fonctionnement d'un agent avec LangSmith
- Déployer une application IA en production
Note: il ne s'agit pas d'une formation à l'utilisation d'assistants IA pour la programmation (GitHub Copilot, Cursor...). Vous apprendrez dans cette formation à concevoir vos propres assistants de code fondés sur les LLM !
Jour 1 : Communiquer avec un LLM via LangChain
- Découverte du principe des LLM et des modèles de fondation
- Introduction au framework open source LangChain et à son écosystème
- Mise en place de l'environnement de développement pour le framework : notebooks sur le cloud avec Google Colab
- Connexion à des API LLM standardisées
- Créer une chaîne avec LangChain avec le langage LCEL
- Mise en place d'une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec une base de données vectorielle
Jour 2 : Créer un agent avec LangGraph
- Découverte du principe du tool calling et des agents
- Introduction au framework LangGraph pour orchestrer des appels LLM
- Implémentation d'un agent LLM avec le framework LangGraph
- Principe de la mémoire pour gérer des conversations
- Découverte d'agents clé-en-main : ReAct, deep research...
Jour 3 : Déploiement d'une application IA
- Notions de "LLMOps" et "LLMObs"
- Déployer son application LangGraph sous forme d'API web
- Observer et évaluer un agent avec LangSmith
- Déployer une base de données d'embeddings
- Déployer un LLM open source via HuggingFace
- Enjeux de performance, traitement des requêtes en parallèle
- Conformité légale (AI Act, RGPD), sécurité (jailbreaking, attaques spécifiques aux LLM), enjeux éthiques et environnementaux
Jour 4 : Projet asynchrone
- Développement d'un projet, à réaliser dans les 7 jours suivant la formation en asynchrone
- Échanges avec le formateur en asynchrone - questions/réponses via mail ou une plateforme de gestion de dépot de code type GitHub
- Conception et développement d'une application à partir d'un cahier des charges et des fonctionnalités
Jour 5 : Finalisation du projet et jury d'évaluation
- Finalisation du projet, à réaliser dans les 7 jours suivant la formation en asynchrone
- Echanges avec le formateur en asynchrone - questions/réponses via mail ou une plateforme de gestion de dépot de code type GitHub
- Passage devant un jury organisé dans le mois suivant la formation, présentation du projet et réponse aux questions du jury (30 minutes de passage, prévoir au total une heure)
Cette formation est temporairement suspendue.
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