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Starts 7 June 2025 01:43

Ends 7 June 2025

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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)

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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
  • Aperçu des grands modèles de langage (LLM)
    Applications et cas d'utilisation courants
    Introduction aux risques potentiels et défis
  • Sorties structurées dans les LLM
  • Techniques pour garantir des sorties structurées
    Bonnes pratiques pour maintenir l'intégrité des données
    Études de cas de mises en œuvre de sorties structurées
  • Sécurité et protection des données dans les LLM
  • 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)
  • Optimisation des performances pour les LLM
  • 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
  • Introduction aux outils open-source
  • Aperçu des outils open-source populaires pour le développement LLM
    Intégration des outils open-source dans les flux de travail des LLM
  • Pratique pratique avec les outils open-source
  • Configuration d'un environnement de développement
    Exercices pratiques avec des applications LLM du monde réel
    Débogage et résolution des problèmes courants
  • Améliorer la fiabilité dans les applications LLM
  • 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
  • Études de cas et tendances émergentes
  • Analyse approfondie des mises en œuvre réussies de LLM
    Tendances et technologies émergentes dans les protections des LLM
  • Révision du cours et projet de synthèse
  • 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