La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM sont : Maîtrise avancée de Python, LangChain et développement d'applications LLM en production. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation LangSmith - Optimiser le debugging d'a... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser les traces avancées de LangSmith pour déboguer des chaînes LLM complexes

Développer des évaluateurs personnalisés en entreprise pour valider les performances

Implémenter le monitoring en temps réel de workflows IA certifiants

Concevoir des datasets et tests automatisés avec LangSmith professionnel

Optimiser les agents LLM pour une scalabilité et fiabilité accrues

Déployer des pipelines de production sécurisés et traçables

Acquérir des compétences certifiantes en observabilité IA

Programme de la formation

Module 1Traces avancées LangSmith : configuration et instrumentation experte (LangChain, outils de logging)

Immersion dans l'instrumentation fine de LangSmith pour capturer traces détaillées de chaînes LLM complexes, configuration d'environnements de développement avec intégration LangChain avancée, exercices pratiques sur instrumentation d'agents multi-étapes, analyse de logs en temps réel avec dashboards personnalisés, création de votre premier runset professionnel pour identifier goulots d'étranglement, retours immédiats du formateur sur optimisation initiale.

Module 2Évaluateurs personnalisés LangSmith : conception et métriques expertes (custom metrics, benchmarks)

Développement d'évaluateurs sur mesure avec LangSmith pour évaluer fidélité et cohérence des réponses LLM, utilisation de Golden Datasets pour benchmarks rigoureux, implémentation de métriques composites comme hallucination rate et latency, cas concrets d'entreprise sur RAG systems, itérations collaboratives avec feedback automatisé, production de rapports d'évaluation exportables prêts pour audits internes, gain immédiat en précision de vos modèles IA.

Module 3Datasets et testing LangSmith : automatisation experte (runs, annotations collaboratives)

Construction de datasets annotés via interface LangSmith pour tests exhaustifs d'applications LLM, automatisation de runs parallèles sur milliers d'exemples, collaboration en équipe pour annotations expertes, intégration avec CI/CD pour tests récurrents, exercices sur debugging interactif de failures récurrents, génération de playgrounds personnalisés pour prototypage rapide, valorisation concrète de vos datasets en actifs réutilisables pour l'entreprise.

Module 4Monitoring et agents LangSmith : scalabilité experte (alertes, production workflows)

Mise en place de monitoring proactif avec alertes LangSmith sur dégradations de performance LLM, optimisation d'agents autonomes via traces granulaires, scaling de workflows distribués avec tracing distribué, cas d'usage avancés sur multi-agents et tool calling, configuration de guards et human-in-the-loop, exercices de simulation production pour haute disponibilité, assurance d'une observabilité totale pour vos déploiements critiques.

Module 5Production et optimisation LangSmith : déploiement certifiant (intégrations enterprise, sécurité)

Déploiement en production sécurisé de pipelines LangSmith avec SSO et RBAC, intégrations expertes avec observabilité stacks comme Datadog ou Prometheus, optimisation finale des coûts et performances via insights LangSmith, revue de projet fil rouge avec certification des compétences acquises, plan d'action post-formation pour ROI immédiat en entreprise, export de templates réutilisables, clôture par QCM et soutenance pour validation professionnelle certifiante.