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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
Les entreprises qui négligent la model distillation perdent en compétitivité face à des concurrents optimisant leurs modèles.
Selon Gartner, 65 % des projets ML échouent en production à cause de coûts et latences excessifs.
Sans ces compétences avancées, les ingénieurs stagnent dans leur carrière et les organisations gaspillent jusqu'à 40 % de leurs budgets cloud.
Ne pas suivre cette formation professionnelle expose à un retard technologique durable et à une perte de parts de marché.
Les participants explorent les principes avancés de la model distillation avec des exercices pratiques sur PyTorch et TensorFlow. Ils analysent des cas concrets d'entreprise, comparent les architectures teacher-student et produisent un premier livrable de benchmark de modèles. La session alterne théorie ciblée et ateliers guidés pour ancrer les compétences professionnelles.
Cette journée approfondit la distillation via TensorFlow avec focus sur les logits et features matching. Les apprenants réalisent des exercices sur des modèles réels, mesurent les gains de performance et livrent un prototype optimisé. Des retours d'expérience professionnels enrichissent les discussions pour une application immédiate en entreprise.
Les stagiaires intègrent la distillation dans des pipelines MLOps complets en utilisant PyTorch. Ils configurent le monitoring, automatisent les entraînements et produisent un livrable de pipeline prêt pour la production. Des scénarios d'entreprise concrets permettent de valider les compétences acquises.
La formation aborde le déploiement optimisé de modèles distillés avec TensorFlow Serving et TorchServe. Les participants exécutent des ateliers de mise en production, analysent les métriques de latence et livrent une architecture déployée. L'accent est mis sur les bonnes pratiques MLOps professionnelles.
Les apprenants finalisent un projet complet de model distillation sur un cas d'entreprise réel. Ils intègrent TensorFlow, PyTorch et MLOps, présentent les résultats chiffrés et obtiennent une évaluation certifiante. Ce jour consolide toutes les compétences pour un impact direct en milieu professionnel.
La formation Formation Model Distillation - Optimiser l'efficacité des modèles ML 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.
Pour le bon déroulement de la formation Formation Model Distillation - Optimiser l'efficacité des modèles ML, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Model Distillation - Optimiser l'efficacité des modèles ML s'effectue à travers :
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.
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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Data ScienceQualiopi
Développement WebQualiopi
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Machine Learning & MLOpsQualiopi
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