Formation Llama API : Initiation + Approfondissement
Un support et les exercices du cours pour chaque stagiaire Un formateur expert ayant suivi une formation à la pédagogie Boissons offertes pendant les pauses en inter-entreprises Salles lumineuses et locaux facilement accessibles Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum Matériel pour les formations présentielles informatiques : un PC par participant Positionnement à l'entrée et à la sortie de la formation Certification CPF quand formation éligible
Proposé par
DAWAN
Objectifs pédagogiques
Programme de la formation
Introduction et Installation
Présentation de l'API Llama
Guide d'installation du package llama
Configuration de l'environnement de développement
Obtenir et configurer la clé API
Atelier Pratique : Installation du package llama et configuration de la clé API sur vos machines
Gérer l'authentification
Méthodes d'authentification
Utilisation de la bibliothèque requests pour envoyer des requêtes HTTP
Gestion des réponses et des erreurs
Atelier Pratique : Authentification auprès de l'API Llama et création d'un script Python pour vérifier l'authentification
Générer du texte
Concepts de base de la génération de texte
Structure des requêtes POST pour la génération de texte
Paramètres clés (prompt, max_tokens, etc.)
Atelier Pratique : Créer un script pour générer du texte à partir de prompt
Analyser des sentiments
Introduction à l'analyse de sentiments
Envoi de texte pour analyse
Interprétation des scores de sentiment
Atelier Pratique : Écrire un script pour analyser le sentiment de textes donnés
Traduire automatiquement
Présentation des capacités de traduction de l'API
Structure des requêtes pour la traduction
Gestion des langues et des paires de langues
Atelier Pratique : Créer un script pour traduire des textes entre différentes langues
Gérer des erreurs et déboguer
Types d'erreurs courantes
Utilisation des blocs try-except en Python
Bonnes pratiques de débogage
Atelier Pratique : inclure une gestion des erreurs dans différents scripts et créer des scénarios de test
Utiliser de façon avancée l'API Llama
Utilisation de l'API dans une application web
Intégration avec des bases de données
Déploiement d'une application utilisant l'API Llama
Atelier Pratique : Créer une petite application web (ex. Flask) utilisant l'API Llama pour générer du contenu ou analyser des sentiments puis déployer l'application sur un service cloud (ex. Heroku)
Créer un projet Llama de A à Z
Définition du projet
Planification et répartition des tâches
Développement et test du projet
Atelier Pratique : Travailler sur un projet utilisant l'API Llama puis présentation le projet et les difficultés rencontrées
Conclusion
Rappels
Questions/Réponses
Exemples de cas d'utilisation avancés
Proposé par
DAWAN
"Formez-vous à l’excellence."
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DAWAN
