Llama API : Initiation + Approfondissement

Développeurs Python avec de bonnes bases sur l'utilisation d'IA

Comprendre les bases de l'API Llama - Utiliser l'API Llama pour générer ou traduire du texte, pour analyser les sentiments - Gérer les erreurs et déboguer les scripts utilisant l'API Llama - Intégrer l'API Llama dans une application plus large

Introduction et Installation

Présentation de l'API Llama
Guide d'installation du package llama
Configuration de l'environnement de développement
Obtenir et configurer la clé API

Atelier Pratique : Installation du package llama et configuration de la clé API sur vos machines

Gérer l'authentification

Méthodes d'authentification
Utilisation de la bibliothèque requests pour envoyer des requêtes HTTP
Gestion des réponses et des erreurs

Atelier Pratique : Authentification auprès de l'API Llama et création d'un script Python pour vérifier l'authentification

Générer du texte

Concepts de base de la génération de texte
Structure des requêtes POST pour la génération de texte
Paramètres clés (prompt, max_tokens, etc.)

Atelier Pratique : Créer un script pour générer du texte à partir de prompt 

Analyser des sentiments

Introduction à l'analyse de sentiments
Envoi de texte pour analyse
Interprétation des scores de sentiment

Atelier Pratique : Écrire un script pour analyser le sentiment de textes donnés

Traduire automatiquement

Présentation des capacités de traduction de l'API
Structure des requêtes pour la traduction
Gestion des langues et des paires de langues

Atelier Pratique : Créer un script pour traduire des textes entre différentes langues

Gérer des erreurs et déboguer

Types d'erreurs courantes
Utilisation des blocs try-except en Python
Bonnes pratiques de débogage

Atelier Pratique : inclure une gestion des erreurs dans différents scripts et créer des scénarios de test

Utiliser de façon avancée l'API Llama

Utilisation de l'API dans une application web
Intégration avec des bases de données
Déploiement d'une application utilisant l'API Llama

Atelier Pratique : Créer une petite application web (ex. Flask) utilisant l'API Llama pour générer du contenu ou analyser des sentiments puis déployer l'application sur un service cloud (ex. Heroku)

Créer un projet Llama de A à Z

Définition du projet 
Planification et répartition des tâches
Développement et test du projet

Atelier Pratique : Travailler sur un projet utilisant l'API Llama puis présentation le projet et les difficultés rencontrées

Conclusion

Rappels 
Questions/Réponses
Exemples de cas d'utilisation avancés

Active Learning

contrôle continu ou certification si prévue dans le financement