Formation QLoRA & Distillation de modèles

Formation d'expertise · Niveau minimum requis

6 000 € HT

  • 4 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Réf. : UYA844
10 personnes max.
6 000 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 10 200 € HT pour tout le groupeTarif expertise : 1 500 € HT la journée, lié au niveau de difficulté
Présentiel et passage de certification sur devis
4 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Les équipes qui ne maîtrisent pas QLoRA et la distillation rencontrent des coûts d'inférence multipliés par trois selon les relevés internes de 2025.

  • Les modèles non compressés saturent les quotas GPU et ralentissent les cycles de mise en production.

  • Les data scientists perdent en employabilité face aux profils capables de livrer des versions optimisées.

  • L'absence de ces compétences expose l'entreprise à des retards de six mois sur les projets de scaling.

Allan BUSI, Formateur Learni · Expert IA
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction
Drapeau de la FranceOrganisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 24 h

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

42 332 formations · 25 pays

  • CESI
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On propose des formations avec un ingénieur dédié

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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 QLoRA & Distillation de modèles

  • Administrer formation QLoRA & Distillation de modèles 2026 pour industrialiser la compression de modèles de langage.
  • Maîtriser les hyperparamètres LoRA et les configurations 4-bit de bitsandbytes sur des corpus métier.
  • Déployer des modèles distillés via MLflow Model Registry avec traçabilité des métriques de latence.
  • Automatiser les pipelines d'évaluation comparative entre modèle enseignant et modèle étudiant.
  • Piloter le monitoring de dérive après déploiement des versions compressées en environnement cloud.
  • Optimiser les scripts de distillation itérative en intégrant des callbacks de régularisation.

Programme

Programme QLoRA & Distillation de modèles : 4 modules sur 4 journées

Module 1 : Adaptation quantifiée QLoRA (bitsandbytes, PEFT)

Configuration des adaptateurs LoRA sur modèles Llama et Mistral avec quantification 4-bit. Les participants appliquent QLoRA sur un jeu de données interne de 50 000 exemples, mesurent la mémoire GPU et exportent les checkpoints. Comparaison des performances avant et après adaptation avec scripts fournis.

Module 2 : Distillation supervisée et transfert (Hugging Face, DistilBERT)

Mise en place d'un pipeline de distillation knowledge où le modèle enseignant génère des logits soft. Les apprenants entraînent un modèle étudiant plus petit, ajustent la température et le coefficient alpha, puis évaluent la perte de performance sur tâches de classification et génération. Livrable : notebook complet et modèle enregistré.

Voir cette formationFormation Hugging Face Transformers

Module 3 : Intégration MLOps des modèles compressés (MLflow, Model serving)

Enregistrement des modèles distillés dans MLflow, création de signatures et packaging pour serving. Les participants déploient une version quantifiée sur un endpoint de test, mesurent le débit et la latence puis comparent avec le modèle original. Intégration de tests automatisés de cohérence des sorties.

Module 4 : Surveillance et maintenance post-déploiement (Drift monitoring)

Mise en place de dashboards de dérive sur les modèles compressés avec suivi des distributions d'embeddings. Les participants simulent des dérives de données, configurent des alertes et planifient des cycles de re-distillation. Livrable final : rapport d'évaluation et pipeline de réentraînement déclenché.

Voir cette formationFormation Surveillance Modèle Production - Détecter Dérives

Comment sont évalués les acquis en QLoRA & Distillation de modèles

  • QCM de 20 questions sur les paramètres QLoRA et les stratégies de distillation.
  • Exercice pratique final : compression complète d'un modèle 13B et déploiement sur endpoint.
  • Soutenance de 10 minutes du pipeline livré avec mesures de performance.

Méthode pédagogique de la formation QLoRA & Distillation de modèles

  • Application directe de QLoRA sur données métier avec quantification contrôlée.
  • Construction de pipelines de distillation reproductibles et traçables.
  • Intégration des modèles compressés dans un registre MLflow.
  • Configuration de monitoring de dérive adapté aux modèles légers.

Modalités d'accès à la formation QLoRA & Distillation de modèles

La formation Formation QLoRA & Distillation 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 QLoRA & Distillation 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 QLoRA & Distillation 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 Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« 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 Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« 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 Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
Notre méthode

Comment Learni garantit la qualité de votre formation QLoRA & Distillation de modèles

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
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FAQ

Questions fréquentes sur QLoRA & Distillation de modèles

Quels outils sont utilisés pendant la formation QLoRA & Distillation de modèles 2026 ?+
Les sessions manipulent bitsandbytes pour la quantification 4-bit, la bibliothèque PEFT pour les adaptateurs LoRA et MLflow pour le suivi des expériences. Chaque participant exécute des distillations sur des modèles de 7 à 13 milliards de paramètres.
Quels prérequis techniques sont exigés pour suivre ce parcours avancé ?+
Une pratique régulière de PyTorch et des Transformers est indispensable. Les apprenants doivent déjà avoir fine-tuné au moins un modèle de plusieurs milliards de paramètres sur GPU multi-instances avant d'arriver.
Combien de temps faut-il pour rendre un modèle opérationnel après la session ?+
D'après les retours de 80+ entreprises, un pipeline complet de compression et de serving est livré en production sous trois semaines lorsque les données sont prêtes.
La distillation s'applique-t-elle à des modèles de génération de texte longs ?+
Oui. Les exercices portent sur des modèles de type Llama et Mistral avec séquences jusqu'à 4096 tokens et évaluent la cohérence des sorties générées.
Quel est le prix de la formation QLoRA & Distillation de modèles ?+
La formation QLoRA & Distillation de modèles coûte 6 000 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 10 200 € 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 QLoRA & Distillation de modèles ?+
4 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation QLoRA & Distillation de modèles est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation QLoRA & Distillation de modèles 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 QLoRA & Distillation de modèles ?+
Maîtrise confirmée de Python, PyTorch et Hugging Face Transformers. Expérience préalable en fine-tuning de modèles de plus de 7 milliards de paramètres et en manipulation de GPU multi-instances.
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation QLoRA & Distillation de modèles ?+
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 QLoRA & Distillation de modèles ?+
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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Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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