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Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h
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Formation ONNX Runtime - Accélérer l'inférence ML en production

Réf. : XPC868
10 personnes max.
À partir de 4400 € HT / par personne
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
4 journées
présentiel

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EquansEDFPhotowattAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnovEquansEDFPhotowattAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnov

Objectifs de la formation

  • Maîtriser ONNX Runtime pour déployer des modèles ML professionnels en production
  • Optimiser l'inférence de modèles avec ONNX Runtime pour des performances maximales
  • Développer des applications cross-platform intégrant ONNX Runtime en entreprise
  • Implémenter des techniques d'accélération hardware avec ONNX Runtime certifiant
  • Concevoir des pipelines d'inférence scalables et sécurisés
  • Évaluer et benchmarker les performances ONNX Runtime dans des contextes réels
  • Acquérir des compétences certifiantes en ONNX Runtime pour booster votre carrière

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 d'ONNX Runtime, vos modèles ML perdent jusqu'à 70% en vitesse d'inférence, augmentant les coûts cloud de 40% par heure de calcul inutile.

  • Les entreprises non optimisées subissent 25% d'échecs en déploiement edge, avec des incidents de latence causant 15% de churn client selon Gartner.

  • En 2024, 62% des postes ML engineers exigent ONNX Runtime, écartant les profils non formés et freinant les promotions.

  • Chaque trimestre sans ces compétences expose votre équipe à des pertes de 200k€ en productivité, pendant que vos concurrents déploient 3x plus vite.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux ONNX Runtime : installation et premiers modèles (outils Python, C++, benchmarks initiaux)

Installation rapide d'ONNX Runtime sur divers environnements, prise en main des APIs Python et C++ pour charger vos premiers modèles ONNX, exécution d'inférences basiques sur datasets réels comme ImageNet, exercices pratiques pour convertir des modèles TensorFlow ou PyTorch vers ONNX, analyse des logs de performance et création de votre premier script d'inférence professionnel, avec code review par le formateur pour valider les bonnes pratiques en entreprise.

Module 2Optimisation ONNX Runtime : tuning des modèles et accélération CPU/GPU (providers, graph optimizations)

Exploration des providers ONNX Runtime pour CPU, GPU CUDA et DirectML, application de graph optimizations automatiques et manuelles sur vos modèles, exercices pour réduire la latence d'inférence de 50% sur cas concrets d'entreprise, utilisation d'outils comme ONNX Optimizer et Model Profiler, développement de scripts personnalisés pour quantisation et pruning, tests comparatifs avant/après avec métriques précises, livrable : modèle optimisé prêt pour production.

Module 3Intégration ONNX Runtime : développement d'applications réelles (web services, mobile, edge computing)

Intégration d'ONNX Runtime dans des applications Python Flask pour APIs d'inférence, développement d'un service web scalable avec gestion de sessions et batching, exercices sur déploiement edge avec ONNX Runtime Mobile pour Android/iOS, connexion à des bases de données pour pipelines end-to-end, cas pratiques inspirés de production comme reconnaissance d'images en temps réel, débogage avancé et monitoring avec outils intégrés, production d'un prototype fonctionnel utilisable immédiatement en entreprise.

Module 4Déploiement production ONNX Runtime : scaling, sécurité et monitoring (Docker, Kubernetes, observabilité)

Conteneurisation des modèles avec Docker et ONNX Runtime containers officiels, orchestration avec Kubernetes pour auto-scaling, implémentation de sécurité (authentification, chiffrement inputs), setup de monitoring avec Prometheus et Grafana pour latence/throughput, exercices sur gestion d'erreurs et rollbacks en prod, benchmarks multi-hardware et optimisation finale, livrable : pipeline de déploiement complet avec dashboard de monitoring, prêt pour vos challenges business critiques.

Méthode d'évaluation

  • QCM de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue par exercices pratiques et benchmarks
  • Soutenance du projet fil rouge ONNX Runtime devant le formateur

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert ONNX Runtime en activité
  • Exercices pratiques sur cas d'entreprise ML réels
  • Projet fil rouge progressif pour un modèle optimisé en production
  • Support de cours complet et ressources ONNX Runtime remis à chaque participant

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation ONNX Runtime - Accélérer l'inférence ML en production 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 ONNX Runtime - Accélérer l'inférence ML 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 ONNX Runtime - Accélérer l'inférence ML 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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation ONNX Runtime - Accélérer l'inférence ML en production ?+
Le tarif individuel est de 4400 € HT. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation ONNX Runtime - Accélérer l'inférence ML en production ?+
La formation dure 4 journées, en présentiel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Connaissances en Python, bases en Machine Learning et manipulation de modèles ONNX
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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