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Formation MLflow pour LLM - Suivi et serving de modèles

Fiche créée le 27 septembre 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

3 300 € HT

3 journées
présentiel
10 personnes max.

Demander un devis Voir le programme

Réf. : XFB186

10 personnes max.

3 300 € HT

Tarif intra-entreprise : à partir de 5 990 € HT pour tout le groupe

Présentiel et passage de certification sur devis

3 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans maîtrise de MLflow pour LLM, les équipes perdent la traçabilité des expériences sur 60 % des projets selon les audits internes de Learni.
Les modèles déployés sans registry génèrent 35 % de temps supplémentaire de debug.
Les organisations sans monitoring de drift constatent une dérive des performances dans les 4 premiers mois.
Les data scientists sans ces compétences voient leurs pipelines rejetés lors des revues de production.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

42 333 formations · 25 pays

On propose des formations avec un ingénieur dédié

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

Objectifs de la formation MLflow pour LLM

Maîtriser MLflow pour LLM dans des pipelines de production
Configurer le tracking d'expériences et les modèles registry pour LLM
Déployer des endpoints de serving avec MLflow Model Serving
Implémenter le monitoring de drift et les alertes automatisées
Auditer des pipelines existants et corriger les erreurs courantes de versionning
Optimiser les workflows pour des équipes multi-projets

Programme

Programme MLflow pour LLM : 3 modules sur 3 journées

Module 1 : Thématique : MLflow pour LLM - tracking et registry (MLflow 2.11, experiments, artifacts)

Les participants installent MLflow et configurent un tracking server centralisé. Ils enregistrent des runs sur des modèles Llama et Mistral, gèrent les artifacts et les métadonnées. Exercices pratiques sur un cas de fine-tuning avec comparaison de prompts et de métriques. Livrable : premier projet traçable exporté.

Module 2 : Thématique : MLflow pour LLM - model serving et déploiement (MLflow serving, Docker, Kubernetes)

Construction de modèles registry et déploiement d'endpoints REST avec MLflow. Intégration de conteneurs et tests de charge sur des LLM. Réutilisation des artifacts du jour 1. Cas concret : mise en production d'un assistant métier avec rollback possible. Livrable : endpoint fonctionnel et scripts de déploiement.

Voir cette formationFormation Feature Store (Feast) 2026 - Maîtriser les pipelines ML avancés

Module 3 : Thématique : MLflow pour LLM - drift monitoring et optimisation (Prometheus, Evidently, alertes)

Mise en place de monitoring de drift sur les sorties LLM avec seuils chiffrés. Création de dashboards et de workflows d'alerte. Audit d'un pipeline existant et correction des erreurs de versionning. Livrable final : pipeline complet avec monitoring actif et rapport d'audit.

Comment sont évalués les acquis en MLflow pour LLM

QCM de validation des concepts MLOps
Revue du livrable de serving déployé
Soutenance orale du pipeline final

Méthode pédagogique de la formation MLflow pour LLM

Ateliers pratiques sur cas réels d'entreprise
Travaux dirigés en binôme sur MLflow
Feedback correctif en continu par le formateur
Documentation des livrables remis

Modalités d'accès à la formation MLflow pour LLM

La formation Formation MLflow pour LLM - Suivi et serving de modèles 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 MLflow pour LLM - Suivi et serving de modèles, 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 MLflow pour LLM - Suivi et serving de modèles 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 BiancoDirectrice Formation

AFCI

★★★★★

« 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 AiméDirecteur Général

INGETIS

★★★★★

« 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 ParadisResponsable pédagogique

École IT

Notre méthode

Comment Learni garantit la qualité de votre formation MLflow pour LLM

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 sur MLflow pour LLM

Quels outils utilise-t-on pendant la formation MLflow pour LLM ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur MLflow 2.11, experiments, artifacts, MLflow serving, docker et kubernetes. Ces outils sont ceux du programme MLflow pour LLM, dispensé en présentiel sur 3 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 MLflow pour LLM ?+

Les participants savent maîtriser MLflow pour LLM dans des pipelines de production, configurer le tracking d'expériences et les modèles registry pour LLM et déployer des endpoints de serving avec MLflow Model Serving. Ce sont les objectifs annoncés du parcours MLflow pour LLM de niveau Intermédiaire, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation MLflow pour LLM ?+

Jour 1 : Thématique : MLflow pour LLM - tracking et registry (MLflow 2.11, experiments, artifacts). Jour 2 : Thématique : MLflow pour LLM - model serving et déploiement (MLflow serving, Docker, Kubernetes). Jour 3 : Thématique : MLflow pour LLM - drift monitoring et optimisation (Prometheus, Evidently, alertes). Le parcours MLflow pour LLM se déroule sur 3 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation MLflow pour LLM sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur QCM de validation des concepts MLOps, revue du livrable de serving déployé et soutenance orale du pipeline final. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours MLflow pour LLM, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation MLflow pour LLM ?+

La formation MLflow pour LLM coûte 3 300 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 5 990 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. Le devis détaillé, envoyé sous 24 h, ajuste le montant au format et à l'adaptation du programme à votre contexte.

Quelle est la durée de la formation MLflow pour LLM ?+

3 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.

La formation MLflow pour LLM est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation MLflow pour LLM 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 MLflow pour LLM ?+

Maîtrise de Python, bases de MLflow et pratique de frameworks LLM comme Hugging Face ou LangChain.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation MLflow pour LLM ?+

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.

Learni fournit-il le matériel pour la formation MLflow pour LLM ?+

Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour chaque participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.

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