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Formation Mixtral - Déployer des LLMs MoE en production

Réf. : LSQ297
10 personnes max.
4400€ 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'architecture MoE de Mixtral pour optimiser les performances en formation professionnelle
  • Développer des compétences expertes en fine-tuning de Mixtral avec PyTorch et TensorFlow
  • Concevoir des pipelines MLOps pour déployer Mixtral en production entreprise
  • Implémenter des techniques d'optimisation avancées pour réduire les coûts inférents
  • Optimiser Mixtral pour des cas d'usage réels certifiants en entreprise
  • Évaluer et monitorer les modèles Mixtral en environnement professionnel scalable

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 Mixtral, 70% des projets LLMs d'entreprise échouent en phase de production selon Gartner, entraînant des coûts inutiles dépassant 500k€ par modèle mal optimisé.

  • Les équipes non formées perdent 40% de compétitivité face aux concurrents utilisant MoE open-source, risquant obsolescence des pipelines IA et licenciements massifs chez les data scientists juniors.

  • Investissez dès maintenant dans cette formation experte pour sécuriser votre avance technologique et booster la ROI de vos déploiements MLOps.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Architecture Mixtral : dissection MoE et implémentation (PyTorch, TensorFlow)

Découvrez en profondeur l'architecture Mixture of Experts de Mixtral, analysez les mécanismes de routage experts via des exercices pratiques sur PyTorch et TensorFlow, implémentez un modèle MoE simplifié pour comprendre les gains en efficacité, explorez les benchmarks comparatifs avec GPT et Llama, produisez un rapport d'analyse personnalisé sur les performances, intégrez des outils comme Hugging Face pour charger et visualiser Mixtral.

Module 2Fine-tuning Mixtral : techniques expertes et LoRA (PyTorch, datasets custom)

Plongez dans le fine-tuning avancé de Mixtral avec des méthodes LoRA et QLoRA sur PyTorch, préparez des datasets professionnels customisés pour des tâches spécifiques comme la génération de code ou RAG, entraînez des modèles en conditions réelles sur GPU cloud, évaluez les métriques perplexité et BLEU via des scripts automatisés, optimisez les hyperparamètres pour une convergence rapide, générez des livrables prêts pour l'intégration MLOps.

Module 3MLOps pour Mixtral : CI/CD et déploiement scalable (Kubernetes, TensorFlow Serving)

Construisez des pipelines MLOps complets pour Mixtral avec GitHub Actions et MLflow, déployez sur Kubernetes via Helm charts et TensorFlow Serving, intégrez des hooks de monitoring avec Prometheus et Grafana pour traçabilité en temps réel, testez la scalabilité horizontale sous charge élevée, automatisez les mises à jour de modèles sans downtime, produisez un dashboard opérationnel pour l'équipe entreprise.

Module 4Optimisation et cas réels Mixtral : inférence rapide et sécurité (ONNX, Guardrails)

Optimisez l'inférence Mixtral avec ONNX Runtime et quantization 4-bit pour réduire la latence de 70%, implémentez des guardrails de sécurité contre les jailbreaks et biais, appliquez Mixtral à des cas concrets comme chatbots enterprise ou analyse de données sensibles, mesurez ROI via A/B testing, finalisez un projet capstone déployable, recevez un kit d'assets pour reprise immédiate en production.

Méthode d'évaluation

  • Quiz techniques quotidiens sur Mixtral et MLOps
  • Projet final : déploiement d'un modèle Mixtral fine-tuné
  • Examen certifiant Qualiopi avec QCM et étude de cas

Méthode d'apprentissage

  • Pédagogie par projets pratiques sur Mixtral réels
  • Exercices hands-on avec code source ouvert PyTorch/TensorFlow
  • Cas d'études d'entreprises leaders en IA
  • Support post-formation 3 mois via plateforme dédiée

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Mixtral - Déployer des LLMs MoE 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 Mixtral - Déployer des LLMs MoE 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 Mixtral - Déployer des LLMs MoE 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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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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