Faire correspondre les modèles d'IA aux tâches

Vous gérez des LLM offerts comme service dans une entreprise qui améliore la performance de logiciels tiers.

L'outil sur lequel vous travaillez analyse les journaux, repère les goulots d'étranglement et prend en charge la refactorisation de code à grande échelle.

Après les correctifs, il génère des rapports en langage naturel pour les clients.

Vous ne pouvez choisir que deux modèles d'IA pour ce service.

Compte tenu de ce cas d'utilisation, quels éléments prendriez-vous en considération pour choisir les modèles ?

Cette activité fait partie du cours

Programmation assistée par l'IA pour développeurs et développeuses

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Découvrez comment les modèles d'IA améliorent la programmation grâce à l'autocomplétion, au débogage et à la documentation. Maîtrisez les bases de l'ingénierie de requêtes et voyez comment le contexte rend les réponses de l'IA plus pertinentes. Ce chapitre jette les bases pour utiliser l'IA comme véritable assistante de programmation.

Exercise 1: Le paradigme de la programmation assistée par l'IA Exercise 2: Faire correspondre les modèles d'IA aux tâches

Exercice en cours

Exercise 3: Classifier les charges de travail en IA Exercise 4: Notions de base en conception d'invites Exercise 5: Décoder des fonctions avec les bons invites Exercise 6: Ajuster les invites pour des modifications de code Exercise 7: Ajouter du contexte pour des réponses d'IA plus pertinentes Exercise 8: Choisir le bon contexte pour les tâches de programmation Exercise 9: Améliorer le code par itération d'invite

Apprenez à formuler des requêtes qui guident les modèles dans un raisonnement complexe, à documenter efficacement le code et à générer des implantations pilotées par les tests. À la fin de ce chapitre, vous saurez concevoir des requêtes qui améliorent la qualité du code généré et votre flux de développement global.

Exercise 1: Ingénierie de requêtes avancée pour l'assistance au codage Exercise 2: Invites de commande pour un débogage efficace Exercise 3: Définir des rôles efficaces Exercise 4: Documenter le code avec l'IA Exercise 5: Optimiser les invites pour la documentation du code Exercise 6: Des messages de commit efficaces avec l'IA Exercise 7: Rédiger des tests et sécuriser le code avec l'IA Exercise 8: Invites pour un codage assisté par IA sécurisé Exercise 9: Repérer les lacunes dans des tests générés par l'IA

Allez au-delà de la rédaction de requêtes et plongez dans la réalité d'exécuter l'IA en production. Voyez comment comparer et choisir des modèles selon la performance, le coût et l'adéquation aux tâches, comment intégrer des garde-fous pour assurer des sorties sécuritaires et conformes, et comment optimiser les enchaînements pour l'efficacité sans compromettre la qualité.

Exercise 1: Choisir le meilleur outil d'IA pour la tâche Exercise 2: Comprendre le coût des assistants IA Exercise 3: Évaluer les compromis des modèles de raisonnement Exercise 4: Garde-fous pour un codage IA responsable Exercise 5: Garde-fous de sécurité et d'éthique pour un flux de travail d'IA Exercise 6: Appliquer des garde-fous de sécurité à un flux de travail d'IA Exercise 7: Optimiser l'IA pour la vitesse, le coût et la qualité Exercise 8: Stratégies efficaces pour maîtriser le coût du modèle Exercise 9: Équilibrer performance des modèles et coûts Exercise 10: Félicitations !