Format : Stage pratique

Niveau Fondamentaux

Répartition du temps : 40% exposés
40% pratique
20% échanges

La formation en détails

Description

Cette formation sur Azure AI Studio vous apprendra à utiliser l'outil pour approvisionner et gérer des ressources IA, créer des projets d'IA et comprendre ses principales fonctionnalités. Vous explorerez, déploierez et optimiserez des modèles depuis le catalogue, vous développerez des applications de modèles de langage via le flux d'invite.

La formation aborde également la création de copilotes basés sur la génération augmentée de récupération (RAG), l'intégration et l'optimisation de modèles, l'évaluation des performances, et le développement responsable de solutions d'IA générative.

Cette formation remplace le cours « AI-050 : Développer des solutions d'IA Générative avec Azure OpenIA ».

Objectifs

Décrire Azure AI Studio
Explorer et déployer des modèles à partir du catalogue de modèles dans Azure AI Studio
Prendre en main du flux d'invite pour développer des applications de modèle de langage dans Azure AI Studio
Créer une solution copilote basée sur RAG avec vos propres données à l'aide d'Azure AI Studio
Intégrer un modèle de langage affiné à votre copilote dans Azure AI Studio
Évaluer le niveau de performance de votre copilote personnalisé dans le service Azure AI Studio
Travailler avec l'IA générative responsable

Public cible

Ingénieur IA
Data Scientist

Prérequis

Le candidat à cette formation doit être familiarisé avec les concepts et services fondamentaux de l'IA dans Azure, il est recommandé de suivre ce module avant le début de la formation : "Bien démarrer avec l'intelligence artificielle".

Un niveau d'anglais B1 est recommandé, retrouvez les niveaux sur ce lien : Classification des niveaux de langue

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique des formateurs, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Accessibilité

L'inclusion est un sujet important pour OCTO Academy.
Nos référent·es sont à votre disposition pour faciliter l'adaptation de votre formation à vos besoins spécifiques.

Notre politique accessibilité Contacter nos référent·es

Profil du formateur

Cette formation est dispensée par un·e ou plusieurs consultant·es d'OCTO Technology ou de son réseau de partenaires, expert·es reconnus des sujets traités.

Le processus de sélection de nos formateurs et formatrices est exigeant et repose sur une évaluation rigoureuse leurs capacités techniques, de leur expérience professionnelle et de leurs compétences pédagogiques.

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Afin de valider les compétences acquises lors de la formation, un formulaire d'auto-positionnement est envoyé en amont et en aval de celle-ci. Une évaluation à chaud est également effectuée en fin de session pour mesurer la satisfaction des stagiaires et un certificat de réalisation leur est adressé individuellement.

Programme détaillé

OUVERTURE DE SESSION

Accueil des participants et tour de table des attentes
Présentation du déroulé de la formation

DÉCRIRE AZURE AI STUDIO

Décrire les principales fonctionnalités d’Azure AI Studio
Utiliser Azure AI Studio pour approvisionner et gérer une ressource Azure AI
Utiliser Azure AI Studio pour créer et gérer un projet d’IA
Comprendre quand utiliser Azure AI Studio

EXPLORER ET DÉPLOYER DES MODÈLES À PARTIR DU CATALOGUE DE MODÈLES DANS AZURE AI STUDIO

Sélectionner un modèle de langage dans le catalogue de modèles
Déployer un modèle sur un point de terminaison
Tester un modèle et améliore les performances du modèle

PRENDRE EN MAIN DU FLUX D'INVITE POUR DÉVELOPPER DES APPLICATIONS DE MODÈLE DE LANGAGE DANS AZURE AI STUDIO

Connaitre le cycle de vie de développement lors de la création d’applications de modèle de langage
Comprendre ce à quoi ressemble un flux dans un flux d’invite
Explorer les principaux composants lors de l’utilisation du flux d’invite

CRÉER UNE SOLUTION COPILOTE BASÉE SUR RAG AVEC VOS PROPRES DONNÉES À L'AIDE D'AZURE AI STUDIO

Identifier la nécessité de baser votre modèle de langage avec la génération augmentée de récupération (RAG)
Indexer vos données à l’aide de Recherche Azure AI afin qu’elles puissent faire l’objet d’une recherche pour les modèles de langage
Créer un copilote à l’aide de RAG sur vos propres données dans Azure AI Studio

INTÉGRER UN MODÈLE DE LANGAGE AFFINÉ À VOTRE COPILOTE DANS AZURE AI STUDIO

Comprendre quand optimiser un modèle
Préparer vos données pour optimiser un modèle de complétion de conversation
Optimiser un modèle de base dans Azure AI Studio

ÉVALUER LE NIVEAU DE PERFORMANCE DE VOTRE COPILOTE PERSONNALISÉ DANS LE SERVICE AZURE AI STUDIO

Maîtriser les Benchmarks de modèles
Effectuer des évaluations manuelles
Évaluer les mesures assistées par IA de votre copilote
Configurer les flux d’évaluation dans le service Azure AI Studio

TRAVAILLER AVEC L'IA GÉNÉRATIVE RESPONSABLE

Décrire un processus global pour le développement d’une solution d’IA générative responsable
Identifier et hiérarchiser les dommages potentiels associés à une solution d’IA générative
Mesurer la présence de dommages dans une solution d’IA générative
Atténuer les dommages dans une solution d’IA générative
Préparer le déploiement et l’exploitation d’une solution d’IA générative de manière responsable

CLÔTURE DE SESSION

Revue des concepts clés évoqués durant la formation
Temps d'échange autour des questions et réponses additionnelles

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AI3016 Développer ses propres copilotes personnalisés avec Azure AI Studio Formation officielle Microsoft AI-3016 Develop generative AI apps in Azure AI Foundry portal

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