La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Qwen 2026 - Déployer des LLMs performants en entreprise sont : Maîtrise de Python, PyTorch ou TensorFlow, expérience en fine-tuning de modèles LLM. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Qwen 2026 - Déployer des LLMs performants en entreprise est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Qwen 2026 - Déployer des LLMs… | Learni

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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Qwen 2026 - Déployer des LLMs performants en entreprise 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 mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Qwen 2026 - Déployer des LLMs performants en entreprise, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

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 Qwen 2026 - Déployer des LLMs performants en entreprise 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.

Objectifs de la formation

Maîtriser les architectures avancées de Qwen 2026 pour des applications professionnelles

Développer des compétences en fine-tuning et optimisation de Qwen 2026 en entreprise

Implémenter des pipelines d'inférence scalables avec Qwen 2026 certifiant

Concevoir des agents IA autonomes basés sur Qwen 2026 pour l'automatisation

Déployer Qwen 2026 en production avec monitoring et sécurité renforcée

Optimiser les performances de Qwen 2026 pour réduire les coûts d'exploitation

Programme de la formation

Module 1Architecture Qwen 2026 : analyser et personnaliser le modèle (PyTorch, LoRA, outils d'analyse)

Plongez dans les couches internes de Qwen 2026 via des dissections de code PyTorch, configurez des environnements de fine-tuning avec LoRA pour adapter le modèle à vos données d'entreprise, réalisez des exercices pratiques sur des datasets sectoriels, générez vos premiers outputs optimisés, et produisez un rapport d'analyse de performances initial avec métriques précises comme perplexité et vitesse d'inférence.

Module 2Fine-tuning Qwen 2026 : entraîner sur données custom (PEFT, datasets, hyperparamètres)

Apprenez à préparer et charger des datasets professionnels dans Qwen 2026, appliquez des techniques PEFT pour un fine-tuning efficace sans surcoût GPU massif, testez divers hyperparamètres en sessions interactives, développez un modèle customisé pour des cas comme la génération de code ou l'analyse sémantique, validez les résultats via benchmarks automatisés, et intégrez le tout dans un pipeline reproductible pour vos projets.

Module 3Déploiement Qwen 2026 : scaler en production (vLLM, Docker, Kubernetes)

Montez des serveurs d'inférence avec vLLM pour booster la vitesse de Qwen 2026 jusqu'à 10x, conteneurisez via Docker et orchestrez avec Kubernetes pour une scalabilité entreprise, implémentez des API REST sécurisées pour intégrer Qwen 2026 dans vos apps, simulez des charges élevées en exercices pratiques, configurez le monitoring avec Prometheus et Grafana, et déployez un prototype live prêt pour la prod.

Module 4Optimisation et agents Qwen 2026 : RAG, sécurité, agents autonomes (LangChain, Guardrails)

Intégrez RAG pour enrichir Qwen 2026 avec vos bases de connaissances internes, développez des agents multi-tâches via LangChain en résolvant des cas business concrets, renforcez la sécurité contre les jailbreaks avec Guardrails et tests adversariaux, optimisez la latence et les coûts via quantization et distillation, finalisez un projet fil rouge complet, et préparez un plan de rollout certifiant pour votre équipe.