Le domaine des grands modèles de langue a explosé, et Llama se démarque. Avec Llama 3, les possibilités se sont multipliées. Découvrez ses capacités, apprenez à l'utiliser avec llama-cpp-python et voyez comment contrôler le comportement du modèle en ajustant les paramètres et en attribuant des rôles précis pour guider la conversation.

Qu'est-ce que Llama ?

Clavarder avec Llama 3

Extraire la réponse

Ajuster les paramètres de Llama 3

Orienter les réponses du soutien à la clientèle

Assurer des réponses sécuritaires

Générer du contenu créatif

Attribuer des rôles de clavardage

Construire une conversation

Messages système

Comprendre les LLM et Llama

Les modèles de langue peuvent faire bien plus que générer du texte — on peut les orienter pour produire des réponses structurées et sensibles au contexte. Dans ce chapitre, vous verrez comment exploiter llama-cpp-python pour générer des résultats dans des formats précis, y compris des réponses compatibles JSON pour l'intégration de données. Vous peaufinerez aussi la sortie de Llama à l'aide de techniques d'invite pour aligner les réponses sur différentes tâches. Enfin, vous construirez des conversations qui conservent le contexte sur plusieurs échanges, pour des interactions plus naturelles. 

Guider des réponses non structurées

Formater des invites pour Llama

Invite avec quelques exemples (few-shot) avec Llama

Générer une sortie structurée

Créer une liste d'inventaire en JSON

Spécifier un schéma JSON structuré

Créer des conversations

Créer une classe conversationnelle

Conversation à un seul tour

Conversations à plusieurs tours

Félicitations !

Utiliser Llama localement

Les grands modèles de langue ouverts comme Llama peuvent fonctionner sur votre propre ordinateur, ce qui vous aide à préserver la confidentialité de vos données et à réduire les coûts. Dans ce cours, vous apprendrez à installer et à utiliser Llama localement. Vous explorerez des techniques simples, comme l'ajustement des invites pour obtenir de meilleures réponses, la création de conversations qui retiennent le contexte et l'adaptation des résultats aux besoins de votre projet — que ce soit pour générer des données structurées ou pour clarifier et peaufiner des réponses. Ce cours s'adresse aux personnes ayant de l'expérience avec Python.

<h2>Apprenez à utiliser le grand modèle de langage Llama (LLM)</h2>  
Qu’est-ce que le LLM Llama, et comment pouvez-vous l’utiliser pour améliorer vos projets ? Ce cours vous apprendra à exécuter Llama localement, à guider ses réponses grâce à l’ingénierie de requêtes, et à créer des conversations structurées et adaptées au contexte. <br>  
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<h2>Comprendre le modèle Llama et ses applications</h2>  
Vous commencerez par une introduction aux concepts fondamentaux de Llama, en apprenant à interagir avec les modèles Llama et en explorant leurs cas d’utilisation. Vous acquerrez une expérience pratique en configurant, exécutant et utilisant le modèle avec la bibliothèque llama-cpp-python. Au fur et à mesure de votre progression, vous appliquerez des techniques pour affiner les réponses de Llama, conserver l’historique des conversations et générer des sorties structurées prêtes à être intégrées dans des flux de travail automatisés.<br>  
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C’est une introduction idéale à Llama pour les développeurs et les praticiens de l’IA. Il explore les fondements de ce puissant LLM open source et comment l’appliquer dans des scénarios réels.  

Python Toolbox

Découvrez comment exécuter Llama LLM localement et l'intégrer à votre pile.

Travailler avec Llama 3

Explorez les dernières techniques pour exécuter le LLM Llama localement et l’intégrer à votre pile.

Ingénieur IA associé pour scientifiques des données

Développement de grands modèles de langage

Fondamentaux de Llama

Spécifier un schéma JSON structuré

Travailler avec Llama 3

Instructions de l’exercice

Exercice interactif pratique