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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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30 free minutes with a training advisor — no commitment.
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No-Code / Low-Code training in Leeds in November 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Cybersecurity training in Oklahoma City in December 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Professional Training training in New York in September 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Professional Training training in Memphis in October 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Don't let this gap widen
Sans maîtrise du déploiement et de l’optimisation de l’apprentissage par renforcement distribué via RLlib, vos projets RL restent coincés en phase prototype, incapables de scaler efficacement.
Les erreurs de configuration génèrent des surcoûts cloud de 400 % en GPU/TPU et des entraînements prolongés de 3 à 5 fois, avec 70 % des incidents en production liés à une mauvaise optimisation distribuée.
Votre entreprise perd en moyenne 200 000 € par projet échoué, tandis que vos concurrents déploient des agents RL performants, menaçant votre position sur le marché.
Chaque mois sans ces compétences équivaut à un retard critique de 2-3 mois sur les deadlines business.
The Maîtriser RLlib : Déploiement et Optimisation de l’Apprentissage par Renforcement Distribué 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 RLlib : Déploiement et Optimisation de l’Apprentissage par Renforcement Distribué 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 RLlib : Déploiement et Optimisation de l’Apprentissage par Renforcement Distribué 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.
Panorama de l’apprentissage par renforcement (RL) et du calcul distribué. Présentation de Ray et RLlib. Installation, configuration, prise en main de RLlib et exploration des environnements supportés (OpenAI Gym, custom env). Exercices : création et test d’agents RL simples.
Exploration détaillée des algorithmes supportés (DQN, PPO, A3C, IMPALA, etc.). Sélection, configuration et lancement de trainings distribués. Création de politiques personnalisées et gestion des environnements custom. Suivi des métriques, outils d’expérimentation et ajustement des hyperparamètres. Exercices : personnalisation avancée d'une politique et test sur environnement sur-mesure.
Optimisation du scaling, tuning fin et gestion des ressources Ray. Monitoring (Tensorboard, Ray Dashboard), gestion des checkpoints et export de modèles. Stratégies de déploiement en production, intégration avec d’autres frameworks (TensorFlow, PyTorch). Diagnostic des problèmes courants, meilleures pratiques pour RL distribué. Étude de cas complet : déploiement d’un projet RLlib de bout en bout dans un environnement réel ou simulé.
Target audience
Ingénieurs data, chercheurs, développeurs Python, experts Machine Learning souhaitant déployer des modèles d’apprentissage par renforcement à l’échelle
Prerequisites
Connaissances solides en Python, expériences préalables en apprentissage automatique, bases sur l’apprentissage par renforcement
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