Formation AWS Bedrocks

Description

Cette formation AWS Bedrock vous permettra de comprendre et maîtriser la plateforme d’IA générative d’AWS pour concevoir, déployer et superviser vos propres applications d’IA.

Pendant 3 jours, vous apprendrez à :

• Appeler et comparer les différents modèles de fondation
• Créer et intégrer des Bedrock Agents dans une architecture serverless
• Concevoir un RAG complet avec Kendra ou OpenSearch
• Superviser vos coûts, logs et performances avec CloudWatch
• Déployer une application IA prête pour la production (Lambda, API Gateway, S3)

Public

Cette formation s’adresse aux développeur·se·s, architectes cloud et data engineers souhaitant concevoir, intégrer et déployer des applications d’IA générative sur AWS.

Les objectifs

• Découvrir les principes et l’écosystème AWS Bedrock
• Interagir avec les modèles de fondation via l’API et le SDK AWS
• Créer des agents Bedrock personnalisés et sécurisés
• Construire un workflow RAG complet sur AWS
• Superviser, monitorer et déployer vos solutions IA en production

Pré-requis

• Avoir des bases sur AWS (EC2, S3, IAM)
• Connaître un langage de programmation (Python, JavaScript, etc.)
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation AWS Bedrocks

Jour 1 – Introduction et fondamentaux d’AWS Bedrock

• Découvrir AWS Bedrock et son positionnement
  • Différences entre Bedrock, SageMaker et les API LLM externes (OpenAI, Anthropic, etc.)
  • Architecture serverless et principes de facturation (on-demand, quota, coût/token)
  • Gestion des accès et permissions via IAM
• Panorama des modèles de fondation disponibles
  • Modèles texte : Claude, Titan Text, Mistral, Cohere
  • Modèles image et multimodaux : Stability AI, Titan Image
  • Comparaison des performances et cas d’usage (résumé, génération de contenu, chatbots, classification)
• Appeler un modèle via l’API Bedrock
  • Utiliser la console AWS Bedrock pour tester les modèles
  • Introduction au SDK AWS (boto3 / AWS SDK JS) et gestion des appels REST
  • Structurer les prompts et interpréter les réponses JSON
• Gestion des coûts et surveillance
  • Bonnes pratiques d’observabilité avec CloudWatch Logs
  • Suivi des quotas et stratégies d’optimisation des coûts

Mises en pratique :

• Générer et résumer du texte avec Claude et Titan
• Créer un script Python pour interroger Claude 3
• Comparer les réponses selon les paramètres de température et top_p
• Loguer et analyser les performances de chaque appel

Jour 2 – Créer et intégrer des agents génératifs avec Bedrock

• Introduction aux Bedrock Agents
  • Concepts : intents, slots, actions et orchestration
  • Structure d’un agent et configuration de son “instruction model”
  • Utilisation du “Knowledge base” intégré et choix du modèle sous-jacent
• Personnalisation d’un agent
  • Définir les prompts d’initialisation et les paramètres de contexte
  • Intégrer des règles de conversation et des politiques de sécurité
  • Ajouter des capacités de mémoire et de suivi de session
• Intégration des agents dans un environnement AWS
  • Communication via AWS Lambda et API Gateway
  • Stockage des logs et métadonnées dans DynamoDB
  • Gestion des secrets et authentification (AWS Secrets Manager)
• Tester et documenter l’API
  • Bonnes pratiques
  • Sécurité des accès, gestion des tokens et quotas
  • Structuration du code et patterns de réutilisabilité

Mises en pratique :

• Créer un agent conversationnel de support technique / Définir les intents et les workflows associés / Connecter l’agent à une base de connaissances (S3) / Tester les interactions via la console Bedrock et le SDK
• Déployer un agent Bedrock accessible via une API REST / Construire une Lambda handler pour relayer les prompts / Déployer le tout dans une architecture serverless (S3 + Lambda + Gateway)

Jour 3 – Industrialiser et enrichir vos applications IA

• Architectures complètes autour de Bedrock
  • Workflow typique : ingestion de données → embeddings → génération augmentée
  • Gouvernance : logs, monitoring, sécurité et audit
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Principes : vectorisation, recherche sémantique et contextualisation
  • Choisir le bon stockage : Kendra, OpenSearch, DynamoDB + embeddings Titan
  • Construire une base de connaissances dynamique
• Supervision et MLOps
  • Monitoring avec CloudWatch et AWS X-Ra
  • Mesurer la qualité et les performances (temps de réponse, cohérence)

Mises en pratique :

• Créer un assistant d’entreprise connecté à des documents internes / Ingestion et indexation de fichiers S3 / Génération de réponses contextualisées à partir des embeddings / Améliorer la pertinence des réponses via feedback loop
• Déploiement complet du projet fil rouge / Intégration des modules (Agent + RAG + API) / Présentation du chatbot final en conditions réelles / Bonnes pratiques de maintenance et d’évolution

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FAQ

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• Satisfaction client élevée : Un taux de statisfaction de 4,6/5 depuis 2012 (sur 1736 sessions réalisées). 99% des participants se disent satisfaits de nos formations
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