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Formation LiteLLM - Orchestrer les LLM multi-providers en prod

Réf. : IHI394
10 personnes max.
À partir de 4400 € HT / par personne
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
4 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser LiteLLM pour unifier les appels LLM professionnels multi-providers
  • Développer des compétences en routing intelligent et load balancing certifiant
  • Implémenter des déploiements sécurisés LiteLLM en environnement entreprise
  • Optimiser les coûts et performances des pipelines LLM avec LiteLLM
  • Concevoir des architectures résilientes pour des applications IA scalables
  • Intégrer LiteLLM dans des workflows DevOps pour une productivité accrue
  • Déployer des proxies LLM compatibles OpenAI pour des projets certifiants

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 LiteLLM, les équipes IA perdent 50% de temps sur les intégrations multi-providers, avec des coûts LLM gonflés de 30% dus à un vendor lock-in.

  • En 2026, 65% des déploiements LLM échouent par manque de routing résilient, causant des downtimes à 200k€/incident pour les entreprises.

  • Les développeurs non formés risquent l'obsolescence, 80% des offres IA exigeant des proxies unifiés.

  • Chaque trimestre sans compétences LiteLLM creuse un écart compétitif fatal face aux rivaux automatisés.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux LiteLLM : configuration proxy unifié (OpenAI, Anthropic, Azure)

Installation rapide de LiteLLM via pip et Docker, configuration du fichier YAML pour connecter plusieurs providers LLM comme OpenAI, Grok et Mistral, premiers tests d'appels unifiés avec des prompts complexes, exercices pratiques sur la compatibilité OpenAI API, création d'un proxy local fonctionnel avec logs détaillés, résolution de cas concrets d'entreprise pour valider les bases en un flux continu et performant.

Module 2LiteLLM avancé : routing intelligent et load balancing (fallbacks, budgets)

Mise en place de règles de routing dynamique basées sur coûts et latence, implémentation de fallbacks automatiques entre providers pour une haute disponibilité, configuration de budgets virtuels et limites de tokens par modèle, ateliers pratiques sur des scénarios de surcharge trafic, optimisation de chaînes de prompts multi-modèles avec LiteLLM, production de métriques en temps réel et ajustements live pour des performances entreprise optimales.

Module 3Sécurité et intégrations LiteLLM : auth, observabilité (Prometheus, Langfuse)

Sécurisation du proxy LiteLLM avec JWT, clés API rotatives et rate limiting, intégration avec outils observabilité comme Prometheus et Grafana pour monitorer les coûts LLM, connexion à des bases vectoriales via LiteLLM pour RAG avancés, exercices sur l'audit de sécurité et la conformité RGPD, développement d'une API custom protégée, tests d'intrusion simulés et documentation complète des setups pour une adoption immédiate en production.

Module 4Déploiement prod LiteLLM : scaling Kubernetes et CI/CD (Helm, GitHub Actions)

Déploiement scalable de LiteLLM sur Kubernetes avec Helm charts personnalisés, automation CI/CD via GitHub Actions pour mises à jour zero-downtime, monitoring avancé avec alerts sur coûts et erreurs, optimisation finale des performances pour 1000+ req/s, réalisation d'un projet fil rouge complet d'orchestration multi-cloud, revue de code par le formateur, livraison de configurations prêtes pour l'entreprise et plan de maintenance certifiant.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur les configurations LiteLLM et routing
  • Évaluation par exercices pratiques de déploiement proxy
  • Soutenance du projet fil rouge multi-providers en production

Méthode d'apprentissage

  • Sessions animées par un expert LiteLLM en activité opérationnelle
  • Exercices hands-on sur cas réels d'entreprises IA
  • Projet fil rouge évolutif sur 4 jours pour une maîtrise complète
  • Support de cours détaillé et ressources GitHub partagées

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LiteLLM - Orchestrer les LLM multi-providers en prod 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 LiteLLM - Orchestrer les LLM multi-providers en prod, 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 LiteLLM - Orchestrer les LLM multi-providers en prod 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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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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation LiteLLM - Orchestrer les LLM multi-providers en prod ?+
Le tarif individuel est de 4400 € HT. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation LiteLLM - Orchestrer les LLM multi-providers en prod ?+
La formation dure 4 journées, en présentiel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise de Python, utilisation d'APIs LLM comme OpenAI et bases en Docker
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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