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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
Sans maîtrise de la model distillation, vos modèles ML restent trop lourds, consommant jusqu'à 80% des budgets cloud inutiles selon Gartner.
Les entreprises perdent 40% en compétitivité face à des concurrents déployant des IA légères sur edge devices, avec latences critiques impactant l'UX client.
Risque carrière : stagnation professionnelle pour data scientists novices, exclusion de projets stratégiques.
Investissez dès maintenant dans cette formation certifiante pour éviter ces pièges coûteux et booster vos compétences MLOps essentielles.
Découvrez les bases théoriques de la model distillation, technique essentielle pour transférer la connaissance d'un teacher model massif vers un student model compact, en utilisant Python et les premiers outils TensorFlow. Participez à des exercices guidés sur la préparation de datasets simples, l'analyse de performances pré-distillation, et visualisez les gains potentiels en taille et vitesse via des cas concrets d'images classification, avec livrables comme un rapport initial d'évaluation.
Plongez dans l'implémentation pratique de model distillation avec PyTorch, en configurant des loss functions spécifiques comme KL divergence pour aligner prédictions teacher-student. Réalisez des ateliers hands-on sur des modèles CNN basiques, testez divers ratios de distillation, mesurez l'impact sur l'accuracy et la latence, et produisez un premier modèle distilléd fonctionnel, prêt pour intégration MLOps, avec feedback personnalisé des formateurs.
Approfondissez l'optimisation de model distillation via TensorFlow, en explorant hyperparamètres comme température et alpha pour maximiser la fidélité. Appliquez ces méthodes sur datasets réels comme CIFAR-10, intégrez des techniques de knowledge distillation multi-stages, évaluez les trade-offs précision/vitesse, et générez des visualisations de convergence, aboutissant à un pipeline scripté réutilisable en entreprise.
Intégrez model distillation dans des workflows MLOps complets avec PyTorch et outils comme Docker pour conteneurisation. Déployez des modèles distillés sur serveurs edge, configurez monitoring avec Prometheus pour traçabilité, simulez scénarios production avec charges variables, testez résilience et scalabilité, et finalisez un dossier de déploiement incluant APIs REST prêtes à l'emploi.
Consolidez vos acquis via un projet capstone sur model distillation appliquée à un cas métier concret, comme optimisation d'un modèle NLP pour mobile, en mixant TensorFlow et PyTorch. Développez de A à Z, de l'entraînement à l'évaluation finale, intégrez retours pairs et experts, produisez un portfolio professionnel avec code source, métriques chiffrées et recommandations MLOps pour déploiement en production.
La formation Formation Model Distillation - Compresser modèles ML pour 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.
Pour le bon déroulement de la formation Formation Model Distillation - Compresser modèles ML pour production, 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 - Compresser modèles ML pour production 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.
Machine Learning & MLOpsQualiopi
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