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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement et l'architecture de Meta LLaMA

Installer et initialiser LLaMA sur un environnement local ou cloud

Réaliser un fine-tuning efficace sur des jeux de données personnalisés

Intégrer LLaMA dans des pipelines de génération de texte ou des applications métier

Anticiper les limites éthiques et techniques de grands modèles de langage

Programme

Jour 1Premiers pas avec Meta LLaMA et l’IA générative

Introduction aux modèles de langage à grande échelle (LLM), historique de LLaMA et positionnement dans l’écosystème IA, présentation des cas d'usage principaux, prise en main de Python pour l’IA, review de l’environnement logiciel (CUDA, PyTorch, dépendances), installation et configuration rapide de Meta LLaMA sur local et cloud.

Jour 2Mise en pratique : usages, réglages et fine-tuning

Analyse de l’architecture de LLaMA, découverte des différents modèles et paramètres, étude approfondie du tokenizer, génération de texte simple, introduction au prompt engineering, préparation de jeux de données sur mesure, procédures de fine-tuning et évaluation des performances en Python, gestion mémoire et optimisation GPU.

Jour 3Applications concrètes, intégration avancée et enjeux éthiques

Déploiement d’un modèle LLaMA fine-tuné dans une API web (FastAPI, Flask), intégration avec application métier (chatbot, moteur de résumé, création de contenu assistée), gestion des biais et contrôle des sorties, sécurité, gouvernance des données et limites légales, guide des bonnes pratiques et anticipation des évolutions du domaine.

Méthode d'évaluation

Réalisation d’un projet d’intégration (fil rouge)
QCM sur l’architecture et le déploiement de LLaMA
Évaluation continue lors des ateliers pratiques

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs et démonstrations techniques
Ateliers de fine-tuning et de déploiement
Études de cas réels (chatbots, génération texte automatisée)
Support de cours téléchargeable avec scripts Python

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Formation complète : Prendre en main Meta LLaMA pour la génération de texte et l’IA avancée

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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