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 Formation Google Cloud TPU - Accélérer le deep learning en 2026 sont : Maîtrise avancée de TensorFlow/JAX, expérience Google Cloud Platform, entraînements deep learning à grande échelle. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Google Cloud TPU - Accélérer le deep learning en 2026 est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Google Cloud TPU - Accélérer le deep l... | 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 Formation Google Cloud TPU - Accélérer le deep learning en 2026 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 Formation Google Cloud TPU - Accélérer le deep learning en 2026, 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 Formation Google Cloud TPU - Accélérer le deep learning en 2026 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

Maîtriser les TPU Google Cloud pour des entraînements deep learning professionnels ultra-rapides

Configurer des clusters TPU v5p optimisés pour modèles d'entreprise

Développer des pipelines d'entraînement scalables avec XLA et JAX

Optimiser les performances TPU pour réduire les coûts cloud de 70%

Implémenter des workflows certifiants de déploiement en production TPU

Concevoir des architectures hybrides CPU/TPU pour compétences deep learning avancées

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Google Cloud TPU : configuration et premiers benchmarks (TensorFlow, JAX, XLA)

Plongez dans l'environnement Google Cloud TPU avec création de clusters v5p, prise en main de la console Vertex AI, installation de bibliothèques TensorFlow et JAX adaptées aux accélérateurs, exécution de benchmarks sur datasets ImageNet, comparaison performances GPU vs TPU, exercices pratiques pour mesurer l'accélération x10, production de rapports d'optimisation initiaux applicables en entreprise.

Module 2Optimisation Google Cloud TPU : compilation XLA et sharding modèles (stratégies Pod, multi-slicing)

Approfondissez la compilation XLA pour TPU avec transformation de modèles PyTorch/TensorFlow, implémentez sharding automatique et manuel sur slices TPU, testez des architectures Transformer sur datasets massifs comme C4, analysez les bottlenecks via TensorBoard Cloud, réalisez des exercices d'optimisation réduisant le temps d'entraînement de 50%, générez des livrables de configuration réutilisables pour projets professionnels.

Module 3Pipelines avancés Google Cloud TPU : entraînements distribués et fine-tuning (Vertex AI, Kubeflow)

Construisez des pipelines end-to-end sur Vertex AI avec orchestration Kubeflow pour TPU Pods, intégrez fine-tuning de LLM comme Gemini sur datasets custom, gérez la distribution multi-hôtes avec AllReduce, simulez cas d'entreprise avec 1B paramètres, effectuez des hyperparamétrages automatisés, produisez des modèles entraînés prêts pour production, évaluez gains en précision et vitesse pour démontrer ROI immédiat.

Module 4Déploiement production Google Cloud TPU : monitoring et scaling (Cloud Run, autoscaling, sécurité)

Déployez vos modèles TPU en serving avec Cloud Run et autoscaling intelligent, configurez monitoring avancé via Cloud Monitoring pour latence et coûts, intégrez sécurité IAM et VPC pour environnements entreprise, testez serving haute charge sur inférences réelles, optimisez coûts avec spot instances TPU, finalisez un projet fil rouge complet avec dashboard de performances, préparez certifications compétences TPU pour carrière boostée.