← Retour Découvrir la catégorie MLOps & industrialisation IA

Formation Model Serving AWS - Optimiser inférence scalable

Fiche créée le 2 octobre 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

Formation d'expertise · Niveau minimum requis

6 000 € HT

4 journées
présentiel
10 personnes max.

Demander un devis Voir le programme

Réf. : LZX701

10 personnes max.

6 000 € HT

Tarif intra-entreprise : à partir de 10 200 € HT pour tout le groupeTarif expertise : 1 500 € HT la journée, lié au niveau de difficultéInfrastructure AWS, Azure ou OVH : à partir de 150 € HT / jour en plus

Présentiel et passage de certification sur devis

4 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans maîtrise fine du serving sur AWS, les modèles restent coûteux à exécuter et souffrent de latences imprévisibles en production.
L'entreprise supporte des factures élevées et des temps de réponse dégradés qui freinent l'adoption métier.
Les équipes perdent en crédibilité face aux directions techniques et les projets ML peinent à passer en phase industrielle.
Le risque de voir un concurrent déployer plus rapidement et à moindre coût devient réel.
Agir maintenant permet d'éviter ces écueils et de sécuriser la mise en production de vos modèles.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

42 333 formations · 25 pays

On propose des formations avec un ingénieur dédié

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

Objectifs de la formation Model Serving AWS

Maîtriser le choix entre points de terminaison temps réel, asynchrones, sans serveur et par lots pour servir un modèle sur AWS dans un contexte professionnel.
Héberger plusieurs modèles derrière un même point de terminaison et mesurer précisément l'impact sur les performances.
Adapter l'échelle automatiquement sur une métrique d'invocation et gérer les pics de charge en production.
Déployer une nouvelle version en mode progressif avec stratégie de retour arrière fiable.
Mesurer le coût par millier de prédictions pour chaque option de serving et optimiser les dépenses.
Intégrer MLflow pour le suivi des versions et configurer le drift monitoring en continu.

Programme

Programme Model Serving AWS : 4 modules sur 4 journées

Module 1 : Points de terminaison temps réel et asynchrones (SageMaker, MLflow)

Analyse des architectures de serving AWS, création de endpoints real-time et async, intégration de MLflow pour le tracking des expériences. Exercices sur cas concrets du participant, mesure de latence et premiers coûts par prédiction, retours d'expérience métier.

Module 2 : Inférence sans serveur et scaling (SageMaker Serverless, autoscaling)

Déploiement serverless, configuration des politiques d'autoscaling sur métriques d'invocation, gestion des pics de charge. Travaux pratiques avec données réelles, comparaison des latences et coûts, ajustement des seuils pour optimiser la performance opérationnelle.

Module 3 : Traitement par lots et hosting multi-modèles (SageMaker Batch, multi-model endpoints)

Mise en place de jobs batch, hébergement de plusieurs modèles sur un endpoint unique, mesure de l'impact sur les ressources. Cas d'usage avec données d'entreprise, analyse du coût par millier de prédictions, optimisation des stratégies de serving.

Module 4 : Déploiements progressifs et drift monitoring (Canary, Model Monitor)

Stratégies de déploiement progressif avec rollback, mise en place du monitoring de dérive, intégration des métriques business. Livrables : pipeline complet déployé, tableau de bord de coûts et latence, plan d'amélioration pour l'entreprise.

Comment sont évalués les acquis en Model Serving AWS

Mise en situation sur endpoint AWS réel
Analyse comparative des coûts et latences
Revue du pipeline déployé par le formateur

Méthode pédagogique de la formation Model Serving AWS

Exercices pratiques sur données du participant
Comparaisons de modes de serving en conditions réelles
Ateliers de mesure et d'optimisation des coûts
Feedback itératif sur les déploiements

Modalités d'accès à la formation Model Serving AWS

La formation Formation Model Serving AWS - Optimiser inférence scalable 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 Model Serving AWS - Optimiser inférence scalable, 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 Model Serving AWS - Optimiser inférence scalable 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 Model Serving AWS

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

M'inscrire et offrir un kit

FAQ

Questions fréquentes sur Model Serving AWS

Quels outils utilise-t-on pendant la formation Model Serving AWS ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur sageMaker, MLflow, sageMaker Serverless, autoscaling, sageMaker Batch et multi-model endpoints. Ces outils sont ceux du programme Model Serving AWS, 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 Model Serving AWS ?+

Les participants savent maîtriser le choix entre points de terminaison temps réel, asynchrones, sans serveur et par lots pour servir un modèle sur AWS dans un contexte professionnel, héberger plusieurs modèles derrière un même point de terminaison et mesurer précisément l'impact sur les performances et adapter l'échelle automatiquement sur une métrique d'invocation et gérer les pics de charge en production. Ce sont les objectifs annoncés du parcours Model Serving AWS de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation Model Serving AWS ?+

Jour 1 : Points de terminaison temps réel et asynchrones (SageMaker, MLflow). Jour 2 : Inférence sans serveur et scaling (SageMaker Serverless, autoscaling). Jour 3 : Traitement par lots et hosting multi-modèles (SageMaker Batch, multi-model endpoints). Jour 4 : Déploiements progressifs et drift monitoring (Canary, Model Monitor). Le parcours Model Serving AWS se déroule sur 4 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation Model Serving AWS sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur mise en situation sur endpoint AWS réel, analyse comparative des coûts et latences et revue du pipeline déployé par le formateur. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Model Serving AWS, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation Model Serving AWS ?+

La formation Model Serving AWS coûte 6 000 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 10 200 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. L'infrastructure AWS, Azure ou OVH est en supplément, à partir de 150 € HT par jour. 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 Model Serving AWS ?+

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

La formation Model Serving AWS est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Model Serving AWS 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 Model Serving AWS ?+

Expérience confirmée en Python, déploiement de modèles ML et bases AWS. Connaissances préalables de SageMaker ou équivalent recommandées.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Model Serving AWS ?+

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 Model Serving AWS ?+

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.

Votre formation professionnelle partout