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Formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow - Optimiser l'IA en production datacenter

Fiche créée le 27 juillet 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

4 400 € HT

4 journées
présentiel
10 personnes max.

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Réf. : AMD-08

10 personnes max.

4 400 € HT

Tarif intra-entreprise : à partir de 7 490 € HT pour tout le groupe

Présentiel et passage de certification sur devis

4 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans maîtrise de ROCm, les équipes font face à des temps d'entraînement multipliés par trois, des pannes GPU récurrentes et une dette technique qui retarde les projets IA.
Les indisponibilités peuvent coûter jusqu'à 150 000 euros par jour en production.
Les failles non corrigées exposent à des incidents de sécurité et à une surconsommation énergétique de 40 %.
Les retards de déploiement entraînent une perte de compétitivité face aux concurrents qui exploitent pleinement les GPU AMD Instinct.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

41 932 formations · 25 pays

On propose des formations avec un ingénieur dédié

Entreprises : Aptar, ArcelorMittal, Equans, Biocoop, Solocal, EDF, Photowatt, Ubisoft, Microsoft, Chronopost, RATP et Vanatome. Écoles partenaires : CESI, École IT, EFREI, EPSI, INGETIS, INSEEC, La Plateforme, My Digital School et Ynov.

Objectifs de la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow

Configurer les pilotes ROCm et bibliothèques AMD pour clusters GPU Instinct
Déployer des modèles PyTorch et TensorFlow optimisés sur architecture ROCm
Optimiser les performances d'entraînement et d'inférence en production
Superviser les workloads IA avec outils de monitoring AMD
Dépanner les problèmes de compatibilité et de scalabilité sur datacenter
Sécuriser les environnements ROCm contre les failles matérielles et logicielles

Programme AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow : 4 modules sur 4 journées

Module 1 : Installation ROCm et intégration PyTorch : configuration serveurs AMD Instinct (pilotes, containers Docker, validation benchmarks)

Les participants installent ROCm sur serveurs AMD Instinct, configurent les dépendances pour PyTorch et vérifient la compatibilité matérielle. Ils réalisent des travaux pratiques de déploiement de conteneurs optimisés, mesurent les premiers gains de performance et produisent un rapport d'installation prêt pour la production.

Module 2 : Entraînement TensorFlow sur ROCm : mise en œuvre distribuée et optimisation mémoire (multi-GPU, profiling, ajustement batch)

La journée couvre l'exécution de TensorFlow sur ROCm avec support multi-GPU, l'utilisation des outils de profiling AMD et l'optimisation de la consommation mémoire. Des cas concrets d'entraînement de modèles de vision et NLP permettent d'obtenir des livrables de scripts optimisés et de métriques de performance.

Module 3 : Inférence et scalabilité PyTorch : déploiement conteneurs et pipelines CI/CD (TorchServe, Kubernetes, monitoring)

Les apprenants déploient des modèles PyTorch en inférence haute performance via TorchServe et ROCm, intègrent les pipelines dans Kubernetes et configurent la supervision temps réel. Travaux pratiques sur charges réelles aboutissent à des architectures scalables livrées avec documentation et scripts d'automatisation.

Module 4 : Dépannage avancé et sécurisation : analyse incidents, hardening et bonnes pratiques datacenter (logs AMD, mises à jour, chiffrement)

Cette dernière journée traite des incidents courants ROCm, des méthodes de diagnostic avancées et du durcissement de sécurité. Les participants résolvent des cas réels de production, appliquent les recommandations AMD et restituent un plan de maintenance complet avec mesures de résilience.

Comment sont évalués les acquis en AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow

QCM de validation des concepts ROCm et frameworks
TP évalués sur déploiement et optimisation de modèles
Mise en situation de dépannage en environnement datacenter

Méthode pédagogique de la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow

Apports théoriques ciblés sur l'architecture AMD Instinct et ROCm
Labs pratiques sur serveurs GPU réels avec métriques mesurables
Analyse de cas réels d'entreprises ayant migré vers ROCm
Retours d'expérience du formateur sur incidents et optimisations

Modalités d'accès à la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow

La formation Formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow - Optimiser l'IA en production datacenter est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow - Optimiser l'IA en production datacenter, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

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 Formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow - Optimiser l'IA en production datacenter 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.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★★★★★ Avis Google

★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien BiancoDirectrice Formation

AFCI

★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut AiméDirecteur Général

INGETIS

★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud ParadisResponsable pédagogique

École IT

Notre méthode

Comment Learni garantit la qualité de votre formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.

Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.

Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
Programme co-écrit puis validé par votre équipe.

Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable

Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation réservée

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

Cartable, cahiers et fournitures essentielles
Distribué via nos associations partenaires
Inclus, sans surcoût pour vous

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FAQ

Questions fréquentes sur AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow

Quels outils utilise-t-on pendant la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur pilotes, containers Docker, validation benchmarks, multi-GPU, profiling et ajustement batch. Ces outils sont ceux du programme AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow, dispensé en présentiel sur 4 journées, pour que les participants s'entraînent sur la pile qu'ils utiliseront au travail.

Que sait-on faire à l'issue de la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow ?+

Les participants savent configurer les pilotes ROCm et bibliothèques AMD pour clusters GPU Instinct, déployer des modèles PyTorch et TensorFlow optimisés sur architecture ROCm et optimiser les performances d'entraînement et d'inférence en production. Ce sont les objectifs annoncés du parcours AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow ?+

Jour 1 : Installation ROCm et intégration PyTorch : configuration serveurs AMD Instinct (pilotes, containers Docker, validation benchmarks). Jour 2 : Entraînement TensorFlow sur ROCm : mise en œuvre distribuée et optimisation mémoire (multi-GPU, profiling, ajustement batch). Jour 3 : Inférence et scalabilité PyTorch : déploiement conteneurs et pipelines CI/CD (TorchServe, Kubernetes, monitoring). Jour 4 : Dépannage avancé et sécurisation : analyse incidents, hardening et bonnes pratiques datacenter (logs AMD, mises à jour, chiffrement). Le parcours AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow se déroule sur 4 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur QCM de validation des concepts ROCm et frameworks, TP évalués sur déploiement et optimisation de modèles et mise en situation de dépannage en environnement datacenter. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow ?+

La formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow coûte 4 400 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 7 490 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. Le devis détaillé, envoyé sous 24 h, ajuste le montant au format et à l'adaptation du programme à votre contexte.

Quelle est la durée de la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow ?+

4 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.

La formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.

Faut-il des prérequis pour suivre la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow ?+

Maîtrise confirmée de Python, frameworks PyTorch et TensorFlow, administration Linux avancée et concepts de parallélisme GPU.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow ?+

Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation. Learni est certifié Qualiopi et prépare le cas échéant à une certification tierce, qu'il ne délivre pas lui-même.

Learni fournit-il le matériel pour la formation AMD GPU ROCm PyTorch TensorFlow ?+

Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour chaque participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.

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