La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Maîtriser DeepSeek : Déploiement et Optimisation d’un Modèle IA Open Source sont : Maîtrise des bases en programmation Python, connaissance des fondements du machine learning, notion de traitement du langage naturel (NLP). Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Maîtriser DeepSeek : Déploiement et Optimisation d’un Modèle IA Open Source est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Maîtriser DeepSeek : Déploiement et Optimisation… | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser DeepSeek : Déploiement et Optimisation d’un Modèle IA Open Source est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser DeepSeek : Déploiement et Optimisation d’un Modèle IA Open Source, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser DeepSeek : Déploiement et Optimisation d’un Modèle IA Open Source s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Comprendre les spécificités et l’architecture du modèle DeepSeek

Installer, configurer et exploiter DeepSeek sur des environnements variés (cloud, local, HPC)

Intégrer DeepSeek à des applications via API ou scripts personnalisés

Optimiser le coût, les performances et la consommation de ressources de DeepSeek

Adapter et affiner DeepSeek à des cas d’utilisation métier spécifiques

Garantir la sécurité et l’éthique lors du déploiement de modèles IA génératifs

Programme de la formation

Module 1Découverte et prise en main de DeepSeek

Introduction à DeepSeek : contexte, philosophies open source, cas d’usages. Focus sur l’architecture : différences avec GPT et Llama, modèles disponibles, taille, gestion de la mémoire. Téléchargement, installation en environnement Python, préparation du GPU. Première interaction en ligne de commande et via interface web.

Module 2Intégration et personnalisation avec DeepSeek

Implémentation d’inférences via API Python, scripts ou complément à des outils NLP existants. Construction d’applications conversationnelles et de génération de texte spécifiques métiers (RH, médical, industrie, etc.). Optimisations : choix des paramètres, configuration de l’utilisation GPU/CPU, gestion des batchs et pipelines. Introduction au fine-tuning : survol des méthodes (LoRA, adapters, etc.), préparation de datasets.

Module 3Déploiement avancé, optimisation et gouvernance

Déploiement en environnement cloud (AWS, Azure, GCP) et on-premise : scenarios, outils, benchmarks. Monitoring des performances, gestion de la charge. Sécurité : limitation des biais, contrôle d’accès, auditabilité. Considérations éthiques et RGPD. Table ronde sur les évolutions des modèles open source. Étude de cas pratique par équipe : conception d’un mini-projet DeepSeek (du proof of concept à l’intégration métier).

Méthode d'évaluation

QCM approfondi en fin de formation
Exercices pratiques supervisés durant chaque module
Présentation d’un mini-projet d’intégration DeepSeek

Méthode d'apprentissage

Exposés interactifs avec supports de cours
Études de cas métiers concrètes
Travaux pratiques (exploitation réelle de DeepSeek et adaptation à des problématiques métiers)
Accès à plateformes collaboratives pour échanges et dépôt de travaux