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Formation Model Distillation - Déployer modèles ML ultra-légers en prod

Réf. : DTV907
10 personnes max.
1100€ 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
1 journée
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les techniques avancées de model distillation en formation professionnelle certifiante.
  • Développer des compétences expertes pour distiller des modèles complexes TensorFlow et PyTorch.
  • Concevoir des pipelines MLOps intégrant la distillation pour une mise en production rapide.
  • Optimiser la taille et la latence des modèles IA tout en préservant les performances.
  • Implémenter des stratégies de knowledge distillation adaptées aux besoins d'entreprise.
  • Évaluer et déployer des modèles distillés dans des environnements réels professionnels.

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 la model distillation, vos modèles ML restent trop lourds, consommant jusqu'à 10 fois plus de ressources cloud, avec des coûts d'infrastructure explosant de 500% selon Gartner.

  • La latence élevée entraîne une perte de 30% des utilisateurs finaux dans les apps mobiles et edge, freinant l'adoption en production.

  • En entreprise, cela expose à des retards stratégiques, des pertes de compétitivité face aux rivaux agiles, et des risques carrière pour les experts ML incapables d'optimiser.

  • Investissez dans cette formation expert pour éviter ces pièges et propulser vos projets IA en avant.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Model Distillation : Techniques expertes avec TensorFlow, PyTorch et MLOps (distillation teacher-student, optimisation, déploiements live)

Découvrez les méthodes avancées de knowledge distillation en commençant par une analyse des architectures teacher-student sur TensorFlow et PyTorch, passez à des ateliers pratiques pour implémenter la distillation logit et feature-based sur des modèles CNN et Transformer, optimisez les hyperparamètres via des exercices hands-on avec loss functions personnalisées, intégrez MLOps pour automatiser les pipelines de distillation et de validation, terminez par des cas concrets d'entreprise où des modèles sont réduits de 90% en taille sans perte de précision, produisant des livrables déployables immédiatement en production.

Méthode d'évaluation

  • Étude de cas pratique notée sur distillation d'un modèle réel.
  • Quiz technique avancé sur MLOps et optimisation post-distillation.
  • Présentation de projet personnel avec déploiement simulé en prod.

Méthode d'apprentissage

  • Ateliers hands-on intensifs avec TensorFlow et PyTorch en temps réel.
  • Cas d'études concrets tirés de productions industrielles MLOps.
  • Démonstrations live d'optimisations distillation sur GPU/CPU.
  • Exercices personnalisés adaptés au niveau expert des participants.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Model Distillation - Déployer modèles ML ultra-légers en prod 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 Model Distillation - Déployer modèles ML ultra-légers en prod, 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 Model Distillation - Déployer modèles ML ultra-légers en prod 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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