AI-3016 : Développer des applications d'IA génératives dans Azure

Cours AI-3016 : Développer des applications d'IA génératives dans Azure

L'intelligence artificielle (IA) générative devient plus accessible grâce à des plateformes de développement complètes, comme Azure AI Foundry . Découvrez comment créer des applications d'IA générative qui utilisent des modèles de langage pour communiquer avec vos utilisateurs.

Niveau : Intermédiaire - Produit : Services Azure AI - Matière : Intelligence artificielle - Rôle : Ingénieur IA Data Scientist

Cours destiné à

Ce cours est conçu pour les scientifiques des données et les ingénieurs en IA ayant des connaissances existantes sur les modèles d'IA génératifs et Python qui souhaitent créer, personnaliser et déployer leurs propres copilotes.

Objectifs de formation AI-3016

À la fin de ce cours, vous serez capable de :

• Planification et préparation du développement de solutions d'intelligence artificielle sur Azure
• Sélectionner et déployer des modèles à partir du catalogue de modèles
• Développer une application d'IA avec le SDK Azure AI Foundry
• Développez une solution basée sur RAG avec vos propres données à l'aide d'Azure AI Foundry
• Optimiser un modèle de langage avec Azure AI Foundry
• Mettre en œuvre une solution d'IA générative responsable sur Azure AI Foundry
• Évaluer les performances de l'IA générative dans le portail Azure AI Foundry

Contenu du cours AI-3016

Module 1 : Planification et préparation du développement de solutions d'intelligence artificielle dans Azure

• Introduction
  
• Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
  
• Services d'IA Azure
  
• Azure AI Foundry
  
• Outils de développement et SDK
  
• Intelligence artificielle responsable
  
• Exercice : Préparation d'un projet de développement d'IA

Module 2 : Choix et déploiement de modèles à partir du catalogue de modèles du portail Azure AI Foundry

• Introduction
• Parcourir les modèles de langage dans le catalogue de modèles
  
• Déploiement d'un modèle sur un point de terminaison
  
• Améliorer les performances d'un modèle de langage
  
• Exercice : Explorer, mettre en œuvre et discuter avec des modèles de langage

Module 3 : Développement d'une application d'IA avec le SDK Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Qu'est-ce que le SDK Azure AI Foundry ?
  
• Travailler avec les connexions de projet
  
• Créer un client de chat
  
• Exercice : Créer une application de chat générative basée sur l'IA

Module 4 : Introduction au flux d'invite pour le développement d'applications de modèles de langage dans Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Description du cycle de vie de développement d'une application de modèle de langage de grande taille (LLM)
  
• Comprendre les principaux composants et explorer les types de flux
  
• Exploration de la connexion et de l'exécution
  
• Exploration des variantes et options de surveillance
  
• Exercice : Introduction au flux de notification

Module 5 : Développer une solution basée sur RAG avec vos propres données à l'aide d'Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Comprendre comment ancrer votre modèle de langage
  
• Rendre les données détectables
  
• Création d'une application client basée sur RAG
  
• Implémenter RAG dans un flux de notification
  
• Exercice : Créer une application d’IA générative qui utilise vos propres données

Module 6 : Optimisation d'un modèle de langage avec Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Comprendre quand optimiser un modèle de langage
  
• Préparation des données pour optimiser un modèle de complétion de chat
  
• Exploration des modèles de langage d'optimisation de l'IA dans Azure Studio
  
• Exercice : Ajuster un modèle de base

Module 7 : Mise en œuvre d'une solution d'IA générative responsable sur Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Planifier une solution d'IA générative responsable
  
• Cartographie des préjudices potentiels
  
• Mesurer les dommages possibles
  
• Atténuer les dommages potentiels
  
• Gérer une solution d'IA générative responsable
  
• Exercice : Appliquer des filtres de contenu pour empêcher la diffusion de contenu préjudiciable

Module 8 : Évaluation des performances de l'IA générative dans le portail Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Évaluation des performances du modèle
  
• Évaluer manuellement les performances d'un modèle
  
• Évaluations automatisées
  
• Évaluation des performances des applications d'IA générative
  
• Exercice : Évaluation des performances du modèle d'IA générative

Prérequis

Une connaissance des concepts et services fondamentaux de l'IA dans Azure est recommandée. Vous devez également maîtriser la programmation avec Python ou Microsoft C#.

Langue

• Cours : Anglais / Espagnol
  

Compétences appliquées Microsoft

Ce cours fait partie des certifications Microsoft Applied Skills.

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