Réduisez vos coûts API LLM de 60 à 80 % en production grâce au cache sémantique, au routage intelligent et au batching. Guide Python avec code fonctionnel utilisant LiteLLM, RouteLLM et les API natives Claude et OpenAI.
Les LLM génèrent du texte, pas des données structurées. Ce guide compare trois approches pour obtenir des sorties JSON fiables en Python : les API natives (Claude, OpenAI), Instructor et Pydantic AI, avec des exemples de code prêts pour la production.
Mettez en place un système complet d'évaluation et d'observabilité pour vos LLM en production. DeepEval, Langfuse, métriques RAG, LLM-as-a-Judge et intégration CI/CD avec exemples Python.
Sécurisez vos applications LLM en production avec des guardrails Python. Comparatif pratique de LLM Guard, Guardrails AI et NeMo Guardrails avec du code fonctionnel et une architecture de défense en profondeur.
Mettez en place des tests automatisés fiables pour vos applications LLM avec DeepEval et Promptfoo. Métriques RAG, détection d'hallucinations, red teaming et intégration CI/CD — tout le code inclus.
Apprenez à construire et déployer un serveur MCP en Python avec FastMCP 3.0. Du premier outil à la production : authentification OAuth, observabilité OpenTelemetry, Providers, Transforms et intégration Claude Desktop.
Apprenez à fine-tuner un LLM avec LoRA et QLoRA en utilisant Unsloth sur un seul GPU. Guide pratique avec code Python reproductible, des fondamentaux théoriques aux hyperparamètres optimaux et au déploiement.
Apprenez à construire des systèmes multi-agents en Python avec LangGraph. Ce guide couvre le pattern superviseur, les agents ReAct, la gestion d'état persistante et les bonnes pratiques de production avec du code fonctionnel.
Guide complet des techniques avancées de prompt engineering en 2026. Du Chain-of-Thought au Meta-Prompting, avec des exemples de code Python pratiques, un tableau comparatif et un arbre de décision pour choisir la bonne approche.
Guide complet pour construire un pipeline RAG robuste en production : du chunking sémantique aux architectures agentiques avec LangGraph, en passant par la recherche hybride, le re-ranking et l'évaluation continue avec RAGAS.
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