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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture et le fonctionnement du modèle Meta LLaMA

Savoir installer, configurer et exploiter Meta LLaMA pour divers cas d’usage

Réaliser un fine-tuning de Meta LLaMA sur des données spécifiques

Mettre en œuvre des pipelines de génération de texte, de résumé et de questions/réponses

Appréhender les enjeux d’éthique, de biais et de sécurité autour des grands modèles de langage

Déployer une API LLaMA et intégrer le modèle dans une application

Programme

Jour 1Introduction et bases de Meta LLaMA

Présentation de Meta LLaMA : origines, versions (LLaMA 1, LLaMA 2), innovations et positionnement dans l’écosystème IA. Tour d’horizon des cas d’application. Installation de l’environnement de développement, gestion des ressources matérielles (GPU, cloud), présentation des dépendances open-source et principes de base d’utilisation.

Jour 2Structure, manipulation et usage de Meta LLaMA

Décryptage de l’architecture réseau neurone transformeur de LLaMA, tailles de modèles, entrées/sorties, workflow type d’une inférence. Pratique sur l’importation, configuration et premier prompt. Exploiter Meta LLaMA pour des tâches de génération de texte : génération créative, résumé, classification. Exercices pratiques sur le paramétrage (température, top_k, top_p, max_length, etc.).

Jour 3Fine-tuning et intégration dans des projets réels

Mécanismes de fine-tuning sur des jeux de données personnalisés : sélection et préparation des données, hyperparamètres du fine-tuning, ressources requises. Création de datasets, exemples d’intégration dans des cas métiers (assistants IA, agents conversationnels, extraction d’information). Démonstration d’intégration via API, déploiement sur cloud ou local, défis de sécurité, limites liées aux biais et bonnes pratiques. Éthique et perspectives d’avenir autour de LLaMA.

Méthode d'évaluation

Mini-projet de fine-tuning ou intégration d’une instance Meta LLaMA sur jeu de données fourni en fin de formation
QCM technique
Évaluation pratique continue sur notebook collaboratif

Méthode d'apprentissage

Cours en visioconférence avec partages d’écran
Ateliers en petits groupes
Notebooks interactifs et travaux pratiques
Support détaillé digital inclus

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Maîtriser Meta LLaMA : Formation sur les Modèles de Langage IA Avancés

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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