What You Need to Know Before
You Start
Starts 7 June 2025 01:43
Ends 7 June 2025
00
days
00
hours
00
minutes
00
seconds
Guide pratique pour la protection des applications LLM
Maîtrisez les techniques essentielles pour sécuriser et optimiser les applications LLM, des sorties structurées à la protection des données, avec des exercices pratiques utilisant des outils open-source pour une fiabilité et des performances améliorées.
Toronto Machine Learning Series (TMLS)
via YouTube
Toronto Machine Learning Series (TMLS)
2484 Cours
1 hour 37 minutes
Optional upgrade avallable
Not Specified
Progress at your own speed
Free Video
Optional upgrade avallable
Aperçu
Maîtrisez les techniques essentielles pour sécuriser et optimiser les applications LLM, des sorties structurées à la protection des données, avec des exercices pratiques utilisant des outils open-source pour une fiabilité et des performances améliorées.
Programme
- Introduction aux applications des LLM
- Sorties structurées dans les LLM
- Sécurité et protection des données dans les LLM
- Optimisation des performances pour les LLM
- Introduction aux outils open-source
- Pratique pratique avec les outils open-source
- Améliorer la fiabilité dans les applications LLM
- Études de cas et tendances émergentes
- Révision du cours et projet de synthèse
Aperçu des grands modèles de langage (LLM)
Applications et cas d'utilisation courants
Introduction aux risques potentiels et défis
Techniques pour garantir des sorties structurées
Bonnes pratiques pour maintenir l'intégrité des données
Études de cas de mises en œuvre de sorties structurées
Comprendre les préoccupations en matière de confidentialité avec les LLM
Techniques pour l'anonymisation et le cryptage des données
Conformité avec les réglementations sur la protection des données (par exemple, RGPD, CCPA)
Stratégies pour améliorer l'efficacité des LLM
Gestion des ressources et considérations de mise à l'échelle
Outils et cadres pour la surveillance des performances
Aperçu des outils open-source populaires pour le développement LLM
Intégration des outils open-source dans les flux de travail des LLM
Configuration d'un environnement de développement
Exercices pratiques avec des applications LLM du monde réel
Débogage et résolution des problèmes courants
Techniques pour assurer la cohérence et la fiabilité
Stratégies de gestion des erreurs et de tolérance aux pannes
Bonnes pratiques pour la maintenance continue et les mises à jour
Analyse approfondie des mises en œuvre réussies de LLM
Tendances et technologies émergentes dans les protections des LLM
Résumé des concepts et techniques clés
Projet de synthèse : sécuriser et optimiser une application LLM
Retour d'information et clôture du cours
Sujets
Science des données