Maîtriser
Agents, modèles ouverts, adaptation et exploitation en production.
Courses 5
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Context engineering : mémoire, résumés et contexte long
Traiter la fenêtre de contexte comme une ressource : l'ordonner, la compresser, la mettre en cache, et construire un assistant à mémoire long terme (SQLite + embeddings) évalué sur 10 scénarios de rappel.
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Adapter un modèle : prompt, few-shot, RAG ou fine-tuning ?
Choisir la bonne façon d'adapter Gemini à une tâche, fabriquer par distillation un jeu de 100 tickets au format Vertex AI, mesurer une ligne de base few-shot et préparer un réglage supervisé prêt à lancer.
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LLMOps : observabilité, coûts et versions en production
Instrumenter chaque appel LLM avec OpenTelemetry, journaliser en JSON, mesurer latence p50/p95, tokens, coût et erreurs, versionner les prompts et bloquer en CI une version qui dégrade les résultats.
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Workflows agentiques avec Google ADK
Construire avec Google ADK 2.10 un pipeline multi-agents de due diligence fournisseur : recherche en parallèle, score déterministe, analyse, rédaction relue en boucle, garde-fous et évaluation.
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Modèles ouverts : Gemma et l'IA en local
Choisir entre modèle ouvert et propriétaire, faire tourner Gemma en local (Ollama, llama.cpp, LM Studio) et mesurer qualité et latence face à Gemini avec un banc d'essai réutilisable.