Formation LoRA Fine-Tuning - Adapter les LLMs pour l'entreprise

Sur devis5 500 € HT

  • 5 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Réf. : JTD452
10 personnes max.
Sur devis5 500 € HT
Tarif intra-entreprise : sur devisà partir de 9 900 € HT pour tout le groupe
Présentiel et passage de certification sur devis
5 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise du LoRA fine-tuning, les entreprises gaspillent jusqu'à 90% de ressources GPU sur des full fine-tunings inutiles, avec des coûts cloud dépassant 10 000€ par projet.

  • En 2026, 68% des déploiements IA échouent par manque d'adaptation personnalisée, entraînant 25% de perte de productivité pour les data teams.

  • Les professionnels non formés risquent l'obsolescence face à des concurrents livrant des LLMs custom en jours au lieu de mois.

  • Chaque trimestre sans ces compétences creuse un écart compétitif insurmontable en IA générative.

Allan BUSI, Formateur Learni · Expert IA
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction
Drapeau de la FranceOrganisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 24 h

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

26 556 formations · 25 pays

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On propose des formations avec un ingénieur dédié

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Entreprises : Aptar, ArcelorMittal, Equans, Biocoop, Solocal, EDF, Photowatt, Ubisoft, Microsoft, Chronopost, RATP et Vanatome. Écoles partenaires : CESI, École IT, EFREI, EPSI, INGETIS, INSEEC, La Plateforme, My Digital School et Ynov.

Objectifs de la formation

  • Maîtriser les principes LoRA pour fine-tuner efficacement les grands modèles de langage
  • Développer des compétences en optimisation de ressources GPU lors du fine-tuning professionnel
  • Implémenter LoRA sur des LLMs open-source pour des cas d'entreprise certifiants
  • Concevoir des pipelines de fine-tuning LoRA scalables et reproductibles
  • Optimiser les performances des modèles adaptés avec évaluation quantitative
  • Déployer des modèles LoRA fine-tunés en production sécurisée
  • Intégrer LoRA dans des workflows d'entreprise pour une IA personnalisée

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux LoRA : principes et configuration d'environnement (PyTorch, Hugging Face)

Plongez dans les mécanismes de Low-Rank Adaptation pour réduire drastiquement les coûts de fine-tuning, installez l'environnement avec PEFT et Transformers de Hugging Face, configurez un premier modèle base comme Llama ou Mistral, réalisez des tests initiaux sur datasets d'entreprise, produisez votre premier adaptateur LoRA fonctionnel avec exercices pratiques et code review personnalisé pour valider les acquis professionnels.

Module 2Implémentation LoRA : fine-tuning sur datasets custom (tokenizers, data loaders)

Préparez et tokenisez vos datasets métier spécifiques, intégrez des data loaders optimisés pour LoRA, lancez un fine-tuning complet sur un LLM avec hyperparamètres avancés comme rank et alpha, monitorez les métriques en temps réel via Weights & Biases, appliquez des techniques de régularisation pour éviter l'overfitting, générez des rapports de performance et itérez sur des cas concrets d'entreprise pour des résultats immédiats et certifiants.

Module 3Optimisation LoRA : quantization et multi-GPU (bitsandbytes, DeepSpeed)

Passez à l'optimisation avancée avec quantization 4-bit et 8-bit via bitsandbytes, configurez des sessions multi-GPU pour accélérer le fine-tuning LoRA sur grands volumes de données, intégrez DeepSpeed pour la ZeRO-Offload, testez sur des scénarios d'entreprise à haute échelle, mesurez les gains en temps et mémoire, produisez des modèles ultra-légers prêts pour le déploiement avec benchmarks comparatifs pour démontrer la valeur professionnelle.

Module 4Évaluation et merging LoRA : métriques avancées et fusion de modèles

Développez des scripts d'évaluation complets avec ROUGE, BLEU et perplexité sur vos modèles LoRA fine-tunés, réalisez des A/B tests humains et automatisés, fusionnez les adaptateurs LoRA dans le modèle base via mergekit, optimisez pour l'inférence rapide, analysez les biais et la robustesse sur cas d'entreprise réels, générez des livrables comme dashboards interactifs pour une validation certifiante et une intégration fluide en production.

Module 5Déploiement LoRA : pipelines CI/CD et serving (vLLM, Docker, Kubernetes)

Conteneurisez vos modèles LoRA fine-tunés avec Docker pour une portabilité maximale, déployez via Kubernetes ou serveurs vLLM pour l'inférence haute performance, intégrez des pipelines CI/CD avec GitHub Actions, sécurisez les endpoints API pour l'usage entreprise, simulez des charges de production avec stress tests, finalisez un projet fil rouge complet avec documentation et déploiement live, prêt pour une mise en œuvre immédiate et certifiante.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur LoRA et fine-tuning en fin de formation
  • Évaluation pratique par fine-tuning d'un modèle personnel
  • Soutenance du projet fil rouge LoRA devant experts

Méthode d'apprentissage

  • Cours par formateurs experts IA en activité professionnelle
  • Exercices hands-on sur datasets et LLMs d'entreprise réels
  • Projet fil rouge LoRA progressif sur 5 jours
  • Support de cours détaillé et ressources open-source fournies

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LoRA Fine-Tuning - Adapter les LLMs pour l'entreprise 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 LoRA Fine-Tuning - Adapter les LLMs pour l'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 LoRA Fine-Tuning - Adapter les LLMs pour l'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, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

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.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★★★★★ Avis Google
★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
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.

Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation réservée

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

  • Cartable, cahiers et fournitures essentielles
  • Distribué via nos associations partenaires
  • Inclus, sans surcoût pour vous
M'inscrire et offrir un kit
FAQ

Questions fréquentes

Quels outils utilise-t-on pendant la formation LoRA Fine-Tuning ?+
Les travaux pratiques s'appuient sur pyTorch, hugging Face, tokenizers, data loaders, bitsandbytes et deepSpeed. Ces outils sont ceux du programme LoRA Fine-Tuning, dispensé en présentiel sur 5 journées, pour que les participants s'entraînent sur la pile qu'ils utiliseront au travail.
Que sait-on faire à l'issue de la formation LoRA Fine-Tuning ?+
Les participants savent maîtriser les principes LoRA pour fine-tuner efficacement les grands modèles de langage, développer des compétences en optimisation de ressources GPU lors du fine-tuning professionnel et implémenter LoRA sur des LLMs open-source pour des cas d'entreprise certifiants. Ce sont les objectifs annoncés du parcours LoRA Fine-Tuning de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation LoRA Fine-Tuning ?+
Jour 1 : Fondamentaux LoRA : principes et configuration d'environnement (PyTorch, Hugging Face). Jour 2 : Implémentation LoRA : fine-tuning sur datasets custom (tokenizers, data loaders). Jour 3 : Optimisation LoRA : quantization et multi-GPU (bitsandbytes, DeepSpeed). Jour 4 : Évaluation et merging LoRA : métriques avancées et fusion de modèles. Jour 5 : Déploiement LoRA : pipelines CI/CD et serving (vLLM, Docker, Kubernetes). Le parcours LoRA Fine-Tuning se déroule sur 5 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation LoRA Fine-Tuning sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur QCM technique sur LoRA et fine-tuning en fin de formation, évaluation pratique par fine-tuning d'un modèle personnel et soutenance du projet fil rouge LoRA devant experts. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours LoRA Fine-Tuning, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation LoRA Fine-Tuning ?+
La formation LoRA Fine-Tuning est chiffrée sur devis. Le montant dépend du nombre de participants, du format et de l'adaptation du programme à votre contexte. Le devis détaillé est envoyé sous 24 h, et le tarif intra-entreprise couvre tout le groupe dès le deuxième participant.
Quelle est la durée de la formation LoRA Fine-Tuning ?+
5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation LoRA Fine-Tuning est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation LoRA Fine-Tuning éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.
Faut-il des prérequis pour suivre la formation LoRA Fine-Tuning ?+
Maîtrise de Python, PyTorch ou TensorFlow, bases des transformers et fine-tuning de LLMs.
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation LoRA Fine-Tuning ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation. Learni est certifié Qualiopi et prépare le cas échéant à une certification tierce, qu'il ne délivre pas lui-même.
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