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Formation Hugging Face Hub - Déployer modèles IA en production

Réf. : QVS221
10 personnes max.
4200€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
4 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser l'upload et la gestion de modèles sur Hugging Face Hub pour projets professionnels
  • Développer des Spaces interactives certifiantes avec Gradio et Streamlit
  • Implémenter des pipelines d'inférence optimisés en entreprise
  • Concevoir des datasets partagés pour accélérer les compétences en IA
  • Optimiser le déploiement de modèles IA vers des endpoints production
  • Gérer la collaboration équipe sur Hugging Face Hub pour gains de productivité

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.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de Hugging Face Hub, les équipes IA perdent 45% de temps sur le partage et déploiement de modèles en 2026.

  • Les entreprises sans Hub centralisé multiplient par 3 les coûts d'infrastructure cloud, avec 62% d'incidents de sécurité liés à des hébergements décentralisés selon Gartner.

  • Chaque retard de 3 mois creuse un écart compétitif fatal, 78% des recruteurs écartant les profils sans compétences Hub.

  • Vos projets IA stagnent, concurrents déploient 2x plus vite et captent 35% de parts marché en plus.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Hugging Face Hub : configuration et premiers modèles (SDK, token, repositories)

Installation du SDK Hugging Face, création de comptes professionnels et génération de tokens sécurisés, exploration interactive du Hub via l'interface web et ligne de commande, upload de votre premier modèle Transformer avec métadonnées complètes, exercices pratiques sur fine-tuning d'un BERT pour classification de texte, validation des livrables en temps réel avec code review par le formateur.

Module 2Gestion avancée Hugging Face Hub : datasets et versions modèles (Datasets library, versioning, tags)

Chargement et préparation de datasets volumineux avec la bibliothèque Datasets, création de repositories datasets publics ou privés pour projets entreprise, mise en place de versioning automatique pour traçabilité, tagging sémantique et recherche optimisée, cas concret d'un dataset multilingue pour NER, production de rapports d'analyse et push vers le Hub avec hooks CI/CD, retours immédiats sur bonnes pratiques collaboratives.

Module 3Spaces Hugging Face Hub : applications interactives (Gradio, Streamlit, déploiement GPU)

Développement d'apps démo avec Gradio intégré au Hub, connexion directe à des modèles hébergés pour chatbots génératifs, personnalisation d'interfaces Streamlit pour dashboards IA professionnels, activation de GPU/TPU pour inférence rapide, tests utilisateurs sur cas réels comme génération d'images Stable Diffusion, déploiement one-click vers Spaces persistants, optimisation performance et monitoring intégré pour scaler en production.

Module 4Déploiement production Hugging Face Hub : inference endpoints et sécurité (Endpoints, AutoTrain, sécurité)

Configuration d'inference endpoints scalables avec AutoTrain pour fine-tuning no-code, intégration sécurisée avec API keys et rate limiting entreprise, monitoring des coûts et performances en live, cas pratique de déploiement d'un modèle Llama pour RAG en entreprise, gestion des vulnérabilités et compliance RGPD, finalisation du projet fil rouge avec export certifiant, plan d'action post-formation pour intégration CI/CD complète.

Méthode d'évaluation

  • QCM de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue par exercices pratiques sur Hugging Face Hub
  • Soutenance du projet fil rouge Spaces et endpoints devant le formateur

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert Hugging Face en activité
  • Exercices pratiques sur cas d’entreprise IA réels
  • Projet fil rouge progressif tout au long de la formation
  • Support de cours complet remis à chaque participant

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Hugging Face Hub - Déployer modèles IA en production 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Hugging Face Hub - Déployer modèles IA en production, 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 Hugging Face Hub - Déployer modèles IA en production 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, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

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.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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