🚀 Automate LLM Pipelines with Apache Airflow

Rejoignez-nous pour un atelier intensif de 2 heures où vous apprendrez à orchestrer et automatiser vos flux de travail de Grands Modèles de Langage en utilisant Apache Airflow !

Ce Que Vous Apprendrez 📚

Maîtriser les Fondamentaux d'Airflow 🔧
Plongez dans les concepts fondamentaux d'Apache Airflow incluant les DAGs, Tâches, Opérateurs et Capteurs. Nous fournirons une présentation complète de l'interface utilisateur et démontrerons une configuration locale rapide pour vous permettre de commencer immédiatement.

Construire Votre Premier Pipeline IA 🤖
Vivez une expérience de développement pratique alors que nous construisons ensemble un pipeline LLM simple. Vous apprendrez à implémenter des opérateurs de génération de texte OpenAI, créer une logique de branchement basée sur les sorties IA, et stocker correctement vos résultats. Nous couvrirons également les pièges courants et les stratégies de débogage pour vous faire économiser des heures de résolution de problèmes.

Flux de Travail Multi-Étapes Avancés ⚡
Observez pendant que nous construisons un pipeline sophistiqué de traitement de documents qui démontre l'automatisation IA du monde réel. Cela inclut l'extraction de texte PDF utilisant BashOperator et Python, la génération d'embeddings avec Vertex AI, la création de résumés via OpenAI, et le stockage dans une base de données vectorielle. Vous maîtriserez les patterns XCom pour un passage de données fluide et apprendrez les techniques de génération dynamique de tâches.

Stratégies Prêtes pour la Production 🏗️
Comprenez quand choisir le traitement par lots plutôt qu'en temps réel avec OpenAITriggerBatchOperator, implémentez le monitoring des coûts en utilisant CountTokensOperator, concevez une gestion d'erreurs robuste et des stratégies de retry, et explorez les patterns de mise à l'échelle incluant l'intégration de cluster Ray.

Détails de l'Événement 📅

• Date : 1er novembre 2025
• Heure : 10h30 EST
• Durée : 2 heures
• Format : Atelier interactif en ligne avec Q&R

Parfait pour les ingénieurs de données, les praticiens MLOps, et les développeurs cherchant à rationaliser leurs flux de travail IA !

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