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Formation LLaMA - Déployer des LLMs open source en entreprise

Réf. : NBT818
10 personnes max.
3150€ 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
3 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser l'installation et l'utilisation de LLaMA pour des projets professionnels certifiants
  • Développer des compétences en fine-tuning de LLaMA adapté aux besoins entreprise
  • Implémenter des pipelines RAG avec LLaMA pour des applications IA performantes
  • Optimiser les modèles LLaMA pour un déploiement scalable en production
  • Concevoir des agents IA basés sur LLaMA avec gestion d'état avancée
  • Évaluer et sécuriser les déploiements LLaMA en environnement professionnel

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 LLaMA, les entreprises dépendent à 100% des APIs payantes comme GPT, gaspillant jusqu'à 50 000€ annuels en frais d'usage pour des volumes moyens.

  • Les équipes non formées perdent 3 fois plus de temps sur des implémentations custom, avec 65% des projets IA échouant par manque d'optimisation open source selon Gartner 2024.

  • Chaque retard expose à des concurrents adoptant LLaMA pour des coûts 10x inférieurs et une souveraineté données totale.

  • En 2025, 82% des offres d'emploi IA exigent des compétences LLMs open source, risquant l'obsolescence des profils internes.

  • Agir maintenant pour éviter ces pertes irreversibles.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux LLaMA : installation et prompt engineering (Ollama, Hugging Face, évaluation modèles)

Découverte pratique des modèles LLaMA 3 via Ollama et Hugging Face Transformers, configuration d'un environnement local sécurisé avec GPU acceleration, exercices sur l'ingénierie de prompts avancés pour générer des réponses précises et contextuelles, tests comparatifs entre variantes LLaMA (7B, 70B), création de datasets d'évaluation personnalisés, analyse des outputs avec métriques comme BLEU et ROUGE, tout en produisant un premier assistant IA opérationnel pour des cas d'usage entreprise immédiats.

Module 2Fine-tuning LLaMA : adaptation personnalisée (LoRA, QLoRA, datasets domaine-spécifiques)

Plongée dans le fine-tuning efficace de LLaMA avec méthodes LoRA et QLoRA pour minimiser les ressources GPU, préparation de datasets sur mesure à partir de données internes entreprise, utilisation de bibliothèques comme PEFT et Unsloth pour accélérer l'entraînement, exercices pratiques sur des cas concrets comme la génération de rapports ou chatbots sectoriels, monitoring des performances avec Weights & Biases, génération de modèles customisés prêts pour l'intégration, avec focus sur la réduction des biais et l'optimisation des coûts computationnels.

Module 3Déploiement LLaMA : RAG, agents et production (vLLM, LangChain, sécurité API)

Construction de pipelines RAG avancés intégrant LLaMA avec bases vectorielles comme FAISS ou Pinecone, développement d'agents autonomes via LangGraph pour des workflows complexes, déploiement scalable avec vLLM et Docker pour inférence rapide en production, sécurisation des endpoints API contre injections et fuites de données, tests de charge et optimisation latency sous 200ms, mise en place de monitoring avec Prometheus, finalisation d'un projet fil rouge déployable en entreprise, incluant documentation et plan de maintenance pour une adoption immédiate.

Méthode d'évaluation

  • QCM de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue par exercices pratiques sur LLaMA
  • Soutenance du projet fil rouge de déploiement LLaMA

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert LLaMA en activité
  • Exercices pratiques sur cas d'entreprise réels avec LLMs
  • Projet fil rouge progressif sur fine-tuning et déploiement
  • Support de cours complet et ressources LLaMA remis

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LLaMA - Déployer des LLMs open source en entreprise 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 LLaMA - Déployer des LLMs open source en entreprise, 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 LLaMA - Déployer des LLMs open source en entreprise 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
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

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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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