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Formation Develop custom copilots with Azure AI Studio
- Référence : MSAI3016
- Durée : 7 heures
- Certification : Non
- Eligible CPF : Non
RÉSUMÉ
La formation Développer des Copilots personnalisés avec Azure AI Studio donne accès aux puissants modèles conversationnels d'Azure OpenAI, conçus pour transformer l'efficacité des interactions utilisateurs. Ces modèles avancés permettent de créer des copilotes IA capables de comprendre, répondre et interagir de manière naturelle, offrant ainsi un véritable levier d'automatisation et de productivité.
Cette formation enseigne comment exploiter les fonctionnalités d'Azure AI Studio pour développer des solutions d'IA générative sur mesure , en abordant des thèmes clés comme la conception des invites, la personnalisation des interactions et le déploiement.
Cette formation remplace le cour MSAI050 - Microsoft Azure OpenAI Service – Développement de solutions d’IA générative
Cette formation enseigne comment exploiter les fonctionnalités d'Azure AI Studio pour développer des solutions d'IA générative sur mesure , en abordant des thèmes clés comme la conception des invites, la personnalisation des interactions et le déploiement.
Cette formation remplace le cour MSAI050 - Microsoft Azure OpenAI Service – Développement de solutions d’IA générative
CONNAISSANCES PREALABLES
- 1-Être familiarisé avec les concepts et services fondamentaux de l’IA dans Azure
- 2-Il est conseillé d'avoir suivi la formation Microsoft Azure - Introduction à l'IA
- 3-Avoir des connaissances de base en langue anglaise car le support de cours est en anglais et les ateliers seront réalisés sur des VM en anglais
PROFIL DES STAGIAIRES
- Cette formation de développement de Copilots personnalisés avec Azure AI Studio s'adresse aux Data scientist et aux Ingénieurs IA
OBJECTIFS
- Être capable de décrire les concepts et les services fondamentaux nécessaires pour créer des copilotes personnalisés utilisant Azure AI Studio
- Découvrir les différents modèles de langage disponibles via le catalogue de modèles d'Azure AI Studio
- Savoir utiliser le flux d'invite pour développer des applications qui tirent parti des modèles de langage dans Azure AI Studio
- Apprendre à ajouter vos propres données lors de la création d'un copilote
- Décrire les meilleures pratiques pour implémenter l'IA générative de manière responsable
METHODES PEDAGOGIQUES
- 6 à 12 personnes maximum par cours, 1 poste de travail par stagiaire
- Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
- La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
METHODES D'EVALUATION DES ACQUIS
- Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
- Attestation de fin de stage adressée avec la facture
FORMATEUR
Consultant-Formateur expert Copilot
CONTENU DU COURS Copilot
1 - Introduction d’Azure AI Studio
- Approvisionner et gérer les ressources Azure AI via Azure AI Studio
- Créer et gérer des projets d’IA avec Azure AI Studio
- Savoir quand utiliser d’Azure AI Studio
- Décrire les fonctionnalités clés d’Azure AI Studio
2 - Découverte et déploiement de modèles depuis le catalogue dans Azure AI Studio
- Choisir un modèle de langage dans le catalogue
- Déployer un modèle sur un point de terminaison
- Tester un modèle et optimiser les performances du modèle
3 - Initiation au flux d'invite pour le développement d'applications de modèles de langage dans Azure AI Studio
- Découvrir le cycle de vie du développement lors de la création d’applications de modèles de langage
- Comprendre la structure d’un flux dans un flux d’invite
- Découvrir les composants essentiels d’un flux d’invite
4 - Élaborer une solution copilote RAG utilisant vos propres données via Azure AI Studio
- Développer un copilote basé sur RAG en utilisant vos propres données dans Azure AI Studio
- Indexer vos données avec Recherche Azure AI Search pour faire l’objet d’une recherche aux modèles de langage
- Identifier l’importance d’utiliser la génération augmentée de récupération (RAG) pour votre modèle de langage
5 - Intégrer un modèle de langage raffiné dans votre copilote Azure AI Studio
- Savoir quand optimiser un modèle
- Préparer vos données pour l’optimisation d’un modèle de complétion de conversation
- Optimiser un modèle de base dans Azure AI Studio
6 - Mesurer la performance de votre copilote dans le service Azure AI Studio
- Maîtriser les Benchmarks de modèles
- Réaliser des évaluations manuelles
- Évaluer les indicateurs assistés par IA de votre copilote
- Configurer les flux d’évaluation dans Azure AI Studio
7 - IA générative responsable
- Définir un processus global pour le développement d’une solution d’IA générative responsable
- Identifier et prioriser les potentiels dommages liés à une solution d’IA générative
- Évaluer la présence de dommages dans une solution d’IA générative
- Atténuer les dommages dans une solution d’IA générative
- Préparer le déploiement et l’exploitation responsables d’une solution d’IA générative