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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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Don't let this gap widen
Sans maîtrise d'ONNX, vos modèles IA restent cloisonnés dans des frameworks propriétaires, impossibles à intégrer ou déployer sur des environnements variés.
Les entreprises perdent en moyenne 25% de ROI sur leurs projets IA, avec des coûts de reconversion manuelle dépassant 80 000 € par modèle et des délais de déploiement multipliés par 3.
70% des échecs en production d'IA sont liés à une interopérabilité défaillante, générant des downtimes à 10 000 €/heure et exposant l'entreprise à des pertes de parts de marché critiques.
Chaque trimestre sans ces compétences menace directement la compétitivité et accélère l'obsolescence de vos initiatives IA.
The Maîtriser ONNX : Intégration et Déploiement de Modèles IA Interopérables 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.
To ensure the quality of the Maîtriser ONNX : Intégration et Déploiement de Modèles IA Interopérables training, Learni provides the following 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.
The assessment of skills acquired during the Maîtriser ONNX : Intégration et Déploiement de Modèles IA Interopérables training is carried out through:
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.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Présentation et historique d’ONNX, cas d’usage d’interopérabilité, tour d’horizon de l’écosystème (format, API, ONNX Runtime). Exporter des modèles simples depuis PyTorch et TensorFlow. Validation du modèle. Premiers tests avec ONNX Runtime.
Deep dive : exporter des modèles complexes, gestion des incompatibilités, conversion depuis scikit-learn. Optimisations : pruning, quantification, ajustement pour différentes architectures matérielles (CPU, GPU, FPGA). Utilisation des outils : Netron, ONNX Checker, ONNX Graph Surgeon.
Création d’API pour le serving des modèles ONNX (FastAPI, Flask, ou Triton). Déploiement edge & cloud. Automatisation du pipeline de conversion et de test. Monitoring, profiling, outils de diagnostic ONNX. Bonnes pratiques pour la maintenance et la scalabilité.
Mise en œuvre sur des cas réels : classification d’images, NLP, modèles tabulaires, objets personnalisés. Benchmarks sur différentes architectures (cloud vs edge, différents hardwares). Résolution de problèmes rencontrés en production.
Projet fil rouge : exporter, optimiser et déployer un modèle propre. QCM de synthèse. Présentation et débrief des projets de chaque participant.
Target audience
Développeurs, data scientists, ingénieurs IA souhaitant rendre leurs modèles portables et optimisés pour la production
Prerequisites
Maîtrise d’un langage de programmation (Python de préférence), connaissances solides en deep learning (PyTorch, TensorFlow ou scikit-learn), bases sur les architectures de réseaux de neurones.
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