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CoursDébutantArchitecture & DesignGenAI Builders

Obtenir des Sorties Structurées des LLMs

Famille : F2 - GenAI Builders

Express

À l'issue de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les concepts fondamentaux
Acquérir des compétences pratiques

Programme Détaillé

7 modules de formation

Module 1

Introduction

3 min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Présentation du cours et importance des sorties structurées pour le développement logiciel scalable.
Module 2

Introduction aux Sorties Structurées

13 min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Permettent le développement logiciel scalable
Facilitent l'intégration avec d'autres systèmes
Rendent les données programmables
1. APIs fournisseur (OpenAI structured outputs, Anthropic tool use)
2. Bibliothèques de re-prompting (instructor, guardrails)
3. Génération structurée (outlines, lm-format-enforcer)
Module 3

Utiliser les Sorties Structurées

11 min avec code
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Définir des schémas de sortie avec classes Python
Générer des sorties structurées automatiquement
Importer dans pandas pour analyse
Lab pratique : Analyse de posts sociaux
Module 4

Re-prompting avec Validation

11 min avec code
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Validation automatique avec Pydantic
Retry automatique en cas d'échec
Field validators personnalisés
Lab pratique : Extraction de profils utilisateurs
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Coûteux (multiples appels API)
Latence élevée
Pas de garantie de réussite
Module 5

Génération Structurée avec Outlines

13 min avec code
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Garantie 100% de JSON valide
Un seul passage (pas de retry)
Fonctionne avec modèles open source
Lab pratique : Extraction d'informations avec contraintes
Analyse de l'état actuel du JSON à chaque token
Calcul des tokens valides selon le schéma
Masquage des logits des tokens invalides
Échantillonnage uniquement parmi les tokens valides
Module 6

Au-delà du JSON

16 min avec code
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Extraire des numéros de téléphone
Extraire des emails
Formats de date personnalisés
Représentation des regex comme FSM
Utilisation pour contraindre la génération
Génération de choix limités (sentiment analysis)
Formats markdown structurés
Lab pratique : Génération multi-format
Module 7

Conclusion

1 min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Récapitulatif des approches et prochaines étapes.

Prérequis pour suivre cette formation

Développeurs Python ayant une familiarité avec les LLMs
Python intermédiaire
Bases des LLMs et APIs
Compréhension de JSON et schémas de données
Concepts de base de machine learning (optionnel)
Ordinateur avec Python 3.8+
Compte API LLM (clés fournies dans les labs)
Jupyter Notebooks (environnement fourni)

Public Cible

Développeurs
Ingénieurs logiciels

Compétences que vous allez acquérir

Compétences pratiques en IA générative

Ressources

Informations Pratiques

Détails de la formation

Durée
1h
Niveau
Débutant
Prix
2230 €
Langue
Français
Certification
-

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