LLM Production — RAG avancé, fine-tuning et évaluation (LangChain, vLLM, LangSmith)

📖 À propos de ce cours

Déployez et opérez des **Large Language Models** en production de manière fiable, scalable et sûre. Ce cours expert couvre l'écosystème complet 2026 : APIs LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Mistral, Google Gemini) et open-source (Llama 3, Mixtral, Qwen 2.5), déploiement via **vLLM / TGI / Ollama**, **RAG** fondamentaux et avancés, **fine-tuning** LoRA/QLoRA/DPO, **evals** rigoureuses (LangSmith, Ragas), et stratégies de **safety** (prompt injection, guardrails, hallucinations).

👥 Pour qui ?

Ce cours s'adresse aux ML engineers, LLM engineers, AI engineers, data scientists et architectes solutions souhaitant passer du POC à la production. Une bonne maîtrise de **Python intermédiaire**, **FastAPI** et **Docker** est attendue. Les leçons précédentes du parcours ITAG IA (ML expert, Deep Learning) sont recommandées comme prérequis. Un compte Anthropic / OpenAI / Hugging Face Pro pour les TP (~50 USD au total) facilite la pratique.

🎯 Ce que vous allez apprendre

Au terme du parcours, vous saurez choisir et **comparer les LLMs** (closed vs open, modèles 8B vs 70B), déployer un modèle open-source avec **vLLM** (paged attention, continuous batching) ; construire un **RAG** robuste (chunking, embeddings, vector DB Qdrant/Pinecone/Weaviate, hybrid search BM25+dense, re-ranking Cohere) ; mettre en place du **RAG avancé** (query rewriting, parent-child chunking, GraphRAG, agents ReAct) ; **fine-tuner** un modèle 7B sur GPU 24 GB via **QLoRA + axolotl/Unsloth** avec **RLHF/DPO** ; et instrumenter le tout avec **LangSmith, Ragas, hallucination detection, prompt injection defense** et patterns de production (caching sémantique, streaming, guardrails NeMo).

L'examen blanc compte 25 questions de mi-parcours et l'examen final 50 questions, format QCM, seuil 70 %, simulant les attendus des évaluations Anthropic Builder Day, OpenAI DevDay et le **Confluent Apache Kafka Developer** (pour le streaming LLM). Les questions s'appuient sur la documentation officielle python.langchain.com, anthropic.com/research, openai.com/research, vllm.ai, Hugging Face Hub.

⏱ Durée et organisation

La durée estimée est de **60 heures** (3 600 minutes), réparties sur 8 à 10 semaines à raison de 6 h par semaine. Le format alterne théorie (30 %), TP pratiques (55 %, build d'un RAG complet + fine-tuning LoRA + evals LangSmith) et lecture de papiers (15 %, Lewis 2020 RAG, Hu 2021 LoRA, Rafailov 2023 DPO). Chaque leçon contient des snippets Python LangChain/LlamaIndex/Anthropic SDK et des liens vers les papiers fondateurs. Sources principales : python.langchain.com, docs.llamaindex.ai, docs.vllm.ai, docs.anthropic.com, docs.smith.langchain.com, "Building LLM Applications" (Chip Huyen, 2024), Hugging Face Course.

📚 Programme du cours (7 leçons)

1

Leçon 1 — Paysage LLM 2026 : APIs commerciales, open-source et déploiement (vLLM, TGI, Ollama)

▶ Lecon ⏱ 60 min

▶ Aperçu gratuit
2

Leçon 2 — RAG fondamentaux : chunking, embeddings, vector DB, hybrid search

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
3

Leçon 3 — RAG avancé : re-ranking, query rewriting, parent-child, GraphRAG, agents

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
4

Leçon 4 — Fine-tuning : LoRA, QLoRA, RLHF, DPO et datasets curation

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
5

Leçon 5 — Evals, safety, guardrails et patterns de production (LangSmith, Ragas, NeMo)

▶ Lecon ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder
55

Examen blanc — LLM Production (25 questions)

▶ Examen ⏱ 30 min

🔒 S'inscrire pour accéder
155

Examen final — LLM Production (50 questions)

▶ Examen ⏱ 60 min

🔒 S'inscrire pour accéder

🎓 Quiz disponibles (2)

🎯

Examen blanc — LLM Production (25 questions)

📝 25 questions ⏱ 30 min 🎯 Seuil 70% ⭐ 50 XP

🔒 S'inscrire pour accéder
🎯

Examen final — LLM Production (50 questions)

📝 50 questions ⏱ 60 min 🎯 Seuil 70% ⭐ 100 XP

🔒 S'inscrire pour accéder

📚 Voir tous les quiz du catalogue →

🎯 Ce que vous allez apprendre

Maîtriser les fondamentaux de ce module en suivant un parcours structuré
Mettre en pratique avec des exercices et études de cas concrets
Évaluer votre progression grâce aux quiz interactifs
Obtenir un certificat de complétion à la fin du parcours
Bénéficier du support de la communauté ITAG

📋 Prérequis

Curiosité et envie d'apprendre
Aucun prérequis technique particulier
Connexion internet (cours accessibles depuis tout appareil)

À partir de

8 000 FCFA / 1 mois

Standard Tech — 1 spécialité Cameroun

📅 Réserver maintenant → ▶ Aperçu gratuit (1ère leçon) 📋 Voir tous les plans détaillés

🎯 Tester l'examen blanc associé →

✓ Accès illimité 24/7
✓ Compatible mobile, tablette, ordinateur
✓ Certificat de complétion ITAG
✓ Support par email & communauté
✓ Paiement Mobile Money sécurisé

LLM Production — RAG avancé, fine-tuning et évaluation (LangChain, vLLM, LangSmith)

📖 À propos de ce cours

👥 Pour qui ?

🎯 Ce que vous allez apprendre

⏱ Durée et organisation

📚 Programme du cours (7 leçons)

🎓 Quiz disponibles (2)

🎯 Ce que vous allez apprendre

📋 Prérequis

🎯 Simulations Examens associées

📚 Autres cours Ia

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📖 À propos de ce cours

👥 Pour qui ?

🎯 Ce que vous allez apprendre

⏱ Durée et organisation

📚 Programme du cours (7 leçons)

🎓 Quiz disponibles (2)

🎯 Ce que vous allez apprendre

📋 Prérequis

🎯 Simulations Examens associées

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