Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation QLoRA - Optimiser modèles IA légers pour IoT training are: Bases en Python, notions d'apprentissage automatique et environnement Linux elementary. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation QLoRA - Optimiser modèles IA légers pour IoT training is available in distanciel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation QLoRA - Optimiser modèles IA légers po... | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

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7 spots remaining for the next session

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation QLoRA - Optimiser modèles IA légers pour IoT training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation QLoRA - Optimiser modèles IA légers pour IoT training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation QLoRA - Optimiser modèles IA légers pour IoT training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training access terms and deadlines

Training objectives

Maîtriser les bases de QLoRA en formation professionnelle certifiante

Développer des compétences en fine-tuning quantisé pour modèles IoT

Concevoir des adaptations LoRA efficaces adaptées aux capteurs connectés

Implémenter QLoRA avec MQTT et LoRa pour transmission de données optimisée

Optimiser les performances IA sur devices edge en entreprise

Déployer des solutions QLoRA scalables pour projets IoT professionnels

Training program

Module 1Fondamentaux QLoRA : théorie LoRA et quantification (Python, Hugging Face)

Découvrez les principes de QLoRA via des modules théoriques interactifs, installez les outils Python essentiels comme Transformers et PEFT, réalisez vos premiers exercices de chargement de modèles pré-entraînés, appliquez une quantification 4-bit simple sur un LLM basique, produisez un rapport initial sur les gains mémoire obtenus, tout en reliant ces concepts aux contraintes IoT comme la faible consommation énergétique.

Module 2Fine-tuning QLoRA : adapter modèles pour capteurs IoT (Datasets, training loops)

Plongez dans le fine-tuning pratique avec datasets IoT simulés de capteurs, configurez des training loops optimisés via Accelerate, testez des adaptations sur modèles légers comme Phi-2, intégrez des métriques de perte et perplexité, générez des checkpoints personnalisés, analysez l'impact sur la latence pour devices edge, et préparez un livrable de modèle fine-tuné prêt pour déploiement en entreprise.

Module 3Intégration QLoRA IoT : MQTT et LoRa pour protocoles (Mosquitto, ChirpStack)

Intégrez QLoRA à des protocoles IoT via MQTT broker Mosquitto et LoRaWAN avec ChirpStack, développez des scripts Python pour inférence edge, simulez des flux de données capteurs en temps réel, optimisez la bande passante avec modèles quantisés, testez la robustesse en scénarios déconnectés, produisez un prototype de pipeline end-to-end, et évaluez les économies d'énergie pour applications industrielles.

Module 4Optimisation avancée QLoRA : sensors et edge computing (TensorRT, ONNX)

Optimisez vos modèles QLoRA pour capteurs via export ONNX et conversion TensorRT, calibrez pour hardware IoT comme Raspberry Pi, mesurez FPS et consommation CPU/GPU, appliquez des techniques de pruning complémentaires, déployez sur simulateurs edge, générez des benchmarks comparatifs, et concevez un dashboard de monitoring pour suivre les performances en production entreprise.

Module 5Déploiement et sécurité QLoRA : scalabilité IoT (Docker, Kubernetes mini)

Déployez vos solutions QLoRA en conteneurs Docker adaptés IoT, configurez une orchestration légère Kubernetes pour flottes de capteurs, intégrez chiffrement des inférences avec TLS, testez la scalabilité sur 10+ devices virtuels, rédigez un plan de mise en production sécurisé, produisez un portfolio projet complet certifiant, et planifiez l'évolution vers des déploiements professionnels en entreprise.