Développer avec les API d’OpenAI en Python
Utiliser les modèles GPT depuis Python : génération, résumé, questions-réponses, embeddings et ajustement fin.
- Durée
- 21 h · 3 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Format
- Présentiel · Distanciel · Mixte
- Effectif max.
- 12 participants
Présentation
Ce programme apprend à intégrer des modèles de langage dans des applications Python. Les participants comprennent le fonctionnement des modèles GPT, utilisent l’API et sa bibliothèque Python, développent des fonctionnalités de génération, de résumé et de questions-réponses, puis explorent embeddings, modération, parole et images. La dernière journée traite du prompt engineering avancé, du few-shot learning et de l’adaptation à un domaine.
À qui s’adresse ce programme
- Développeurs Python
- Data scientists
- Équipes qui ajoutent des fonctions d’IA générative à un produit
Prérequis
- Connaissances en Python
- Notions d’API REST
Objectifs pédagogiques
- Comprendre le fonctionnement et les limites des modèles GPT
- Appeler l’API depuis Python
- Développer génération de texte, résumé et questions-réponses
- Utiliser embeddings, modération et autres API
- Maîtriser coûts, sécurité et confidentialité
- Appliquer le few-shot learning et l’adaptation à un domaine
Programme détaillé
6 modules · 21 h · 3 jours
Comprendre les modèles GPT
- IA, machine learning et deep learning
- Types d’apprentissage
- Évolution des grands modèles de langage
- Avantages, limites et paramètres
- Terrain de jeu et premiers essais
Premiers appels depuis Python
- Clés d’API et bonnes pratiques
- Bibliothèque Python officielle
- Messages et rôles
- Gestion des erreurs et des limites de débit
- Estimer les coûts
Écrire un client Python qui interroge le modèle.
Fonctionnalités de génération
- Génération et édition de texte
- Résumé de contenu
- Questions-réponses
- Sorties structurées
- Évaluer la qualité
Développer un outil de résumé de documents.
Autres API et sécurité
- Embeddings et recherche sémantique
- Modération
- Reconnaissance vocale et génération d’images
- Confidentialité des données
- Sécurité des clés et des appels
Prompt engineering avancé
- Few-shot learning
- Chaînes de raisonnement
- Consignes système et garde-fous
- Évaluer systématiquement les prompts
- Gérer les dérives
Améliorer un prompt à l’aide d’un jeu de tests.
Adaptation à un domaine et projet
- Préparer des jeux de données
- Adapter le modèle à un domaine
- Ajustement fin : quand et pourquoi
- Paramétrage fin de l’API
- Mini-projet de synthèse
Réaliser une application Python complète avec un modèle.
Outils et technologies
Méthodes pédagogiques
- Alternance d’exposés courts et de travaux pratiques
- Démonstrations en direct par le formateur
- Projet fil rouge construit au fil des modules
- Corrections collectives et échanges sur les bonnes pratiques
Évaluation
- Exercices pratiques corrigés à chaque module
- Mini-projet réalisé en fin de formation
- Quiz de validation des acquis
Matériel requis
- Un ordinateur avec une connexion internet
- Python 3, un éditeur de code et une clé d’API (fournie ou personnelle)
Ressources fournies
- Support de cours et dépôt d’exercices corrigés
Débouchés
- Une application Python intégrant un modèle de langage
- Un jeu de patterns réutilisables
- Une maîtrise des coûts et des limites
Les cours vidéo associés
Mes cours en vidéo qui accompagnent ce programme : pour préparer la formation ou réviser ensuite. Accès gratuit avec un compte.
