Formation Amazon Bedrock
| € HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Apprenez à construire, déployer et gérer vos modèles d’IA génératives à grande échelle avec notre formation Amazon Bedrock.
Notre programme de cours vous présentera les fonctionnalités d’Amazon Bedrock et ses avantages pour votre entreprise. Nous vous guiderons à travers la configuration initiale, la gestion des permissions et des rôles IAM, ainsi que l’intégration avec d’autres services AWS.
Apprenez à utiliser efficacement des modèles préentraînés (LLM) comme Claude, Mistral et Titan, tout en construisant vos propres applications intelligentes sur AWS, et maîtrisez la supervision avancée des performances.
Initiez-vous rapidement avec une mise en route pratique, via CloudFormation et SageMaker Studio, pour configurer votre environnement de travail AWS optimal. Dès le départ, maîtrisez l’utilisation intuitive des notebooks Studio pour expérimenter directement avec Bedrock.
Expérimentez concrètement la puissance des modèles préentraînés pour répondre à divers cas d’usage réels : classification de textes, génération de résumés, et réponses automatisées (Q&A).
Apprenez à optimiser les performances grâce au fine-tuning personnalisé : comparez efficacité et coûts entre modèles préentraînés et affinés, ajustez les hyperparamètres clés, et validez rigoureusement les améliorations apportées à votre modèle.
Enfin, préparez votre futur en maîtrisant le déploiement sécurisé, la supervision continue via CloudWatch, et l’intégration fluide d’un pipeline automatisé AWS. Anticipez les évolutions de l’IA en explorant des approches innovantes, comme les GAN, le Reinforcement Learning et le Transfer Learning.
Objectifs
- Expliquer le rôle et l’usage de Bedrock
- Appeler un modèle en ligne (préentraîné ou affiné)
- Construire une mini-application ML sur AWS
- Superviser les performances de bout en bout
- Discuter des tendances IA et scénarios d’intégration future
Public visé
- Data Scientists
- DevOps
- Développeurs d’applications
- Data Engineers
- Ingénieurs IA
Pré-requis
- Connaissances basiques en Python
- Connaissances en Machine Learning
- Savoir utiliser le service cloud d’Amazon ou avoir suivi notre formation AWS
Pré-requis techniques
- Avoir un compte Amazon avec les fonctionnalités Bedrock activées
- Python installé
- Instalation locale : AWS CLI, Anaconda
PROGRAMME DE NOTRE FORMATION AMAZON BEDROCK
Découverte de Bedrock et de l’écosystème ML AWS
- Introduction aux modèles disponibles (Claude, Mistral, Titan…)
- Positionnement vs SageMaker, Lambda
- Concepts : Modèle préentraîné, API de génération
Configuration de l’environnement (CloudFormation + SageMaker
Studio)
- Lancement d’un template CloudFormation :
- Bucket S3
- Rôle IAM avec droits ML
- Domaine Studio et utilisateur
- Ouverture d’un notebook Studio et test de connexion Bedrock
Utilisation des modèles préentraînés
- Classification de texte, résumé, Q&A avec Claude
- Génération d’image (optionnel)
Mini projet NLP avec Claude
- Objectif : Analyse de sentiment sur un dataset client
- Ingestion, appel API, affichage résultats
Comparatif fine-tuning vs modèle préentraîné
- Utiliser un dataset en commun
- Comparer précision/coût/flexibilité
- Rédiger recommandations
Fine-tuning progressif
- Préparation de données
- Réglage d’hyperparamètres simples
- Évaluation via validation croisée
Projet de personnalisation de modèle
- Construire un assistant client personnalisé
- Données internes + modèle adapté
- Évaluer les performances post-entraînement
Déploiement et supervision
- Déploiement avec Bedrock ou SageMaker
- Monitoring via CloudWatch (latence, erreurs)
- Versioning et A/B testing
Flux automatique AWS
- Pipeline : S3 (upload) → Lambda → Glue → Bedrock → S3
- Gestion IAM et sécurité minimale (sans KMS)
Explorations futures
- Introduction aux GAN, RL, Transfer Learning
- Exemples d’architectures hybrides
- LLM-as-a-judge
Pour aller plus loin
Formation Tensorflow
Formation Azure Machine Learning
Formation Vertex AI
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
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Les + : Supports, AWS, interactions avec le formation, personnalisation des cas par rapport à nos besoins
Les – : Différence de niveau entre les participants, beaucoup d’éléments vus lors formation donc pas de manière approfondie en 2 jours (peut-être plus adapté sur 3j)
Les + : Bien cadré tout en restant informel, le formateur s’adapte très bien aux besoins et cas d’usage des apprenants.
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