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 Hugging Face Hub - Partager et déployer modèles IA sont : Maîtrise de Python, bases en PyTorch ou TensorFlow et modèles pré-entraînés. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Hugging Face Hub - Partager et déployer modèles IA est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Hugging Face Hub - Partager et déploye... | 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 Hugging Face Hub - Partager et déployer modèles IA 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 Hugging Face Hub - Partager et déployer modèles IA, 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 Hugging Face Hub - Partager et déployer modèles IA 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 Hugging Face Hub pour gérer des modèles IA professionnels

Développer des compétences en upload et versioning de modèles en entreprise

Implémenter des Spaces interactives pour démontrer des applications IA

Optimiser le déploiement de pipelines ML via le Hub certifiant

Concevoir des workflows collaboratifs pour équipes data

Intégrer le Hub dans des projets production scalables

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Hugging Face Hub : explorer la bibliothèque et installer l'écosystème (Transformers, datasets, tokenizers)

Plongez dans l'interface Hugging Face Hub pour rechercher et télécharger des milliers de modèles pré-entraînés adaptés à vos besoins professionnels, installez les bibliothèques essentielles comme Transformers et Datasets via pip, effectuez vos premiers tests sur des tâches NLP courantes telles que classification de texte ou génération, réalisez des exercices pratiques sur des datasets réels d'entreprise, produisez un rapport d'évaluation comparative de modèles pour identifier les meilleurs performants.

Module 2Gestion modèles Hugging Face Hub : upload, versioning et métadonnées (Git LFS, cards Model)

Apprenez à uploader vos modèles fine-tunés sur Hugging Face Hub en utilisant Git et LFS pour une gestion fluide des gros fichiers, configurez des cartes Model détaillées avec benchmarks et usages, versionnez vos itérations pour un suivi professionnel impeccable, testez l'intégration avec des pipelines CI/CD d'entreprise, développez un cas concret d'upload d'un modèle BERT customisé, générez des livrables comme un repository Hub prêt pour le partage en équipe.

Module 3Spaces Hugging Face Hub : créer des démos interactives et apps Gradio/Streamlit

Construisez des Spaces dynamiques sur Hugging Face Hub pour héberger des applications IA interactives sans serveur dédié, intégrez Gradio ou Streamlit pour des interfaces utilisateur intuitives, déployez une démo de reconnaissance d'images ou chatbots en direct, optimisez le GPU sharing pour des performances scalables, collaborez en temps réel via forks et PR, produisez une Space complète fonctionnelle comme livrable final, prête pour des présentations clients ou internes.

Module 4Avancé Hugging Face Hub : pipelines collaboratifs, sécurité et déploiement production (Inference API, private repos)

Maîtrisez les repositories privés pour sécuriser les modèles sensibles d'entreprise sur Hugging Face Hub, configurez l'Inference API pour des inférences serverless rapides, intégrez des workflows collaboratifs avec organisations et teams, optimisez les coûts et la scalabilité pour production, résolvez des cas d'usage avancés comme fine-tuning distribué, déployez un pipeline end-to-end avec monitoring, terminez par un projet fil rouge certifiant vos nouvelles compétences professionnelles.