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Formation Qwen - Déployer des LLM open-source performants

Réf. : QZY377
10 personnes max.
5600€ 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
4 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser l'architecture avancée de Qwen pour des projets IA professionnels
  • Fine-tuner Qwen sur datasets entreprise avec techniques optimisées
  • Déployer Qwen en production via conteneurs et serveurs d'inférence
  • Développer des agents IA intelligents basés sur Qwen certifiant
  • Optimiser les performances de Qwen pour scaler en entreprise
  • Intégrer Qwen dans pipelines MLOps avec monitoring avancé
  • Concevoir des applications RAG boostées par Qwen professionnel

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 Qwen, les entreprises gaspillent jusqu'à 90% de budget IA en APIs payantes comme GPT-4, atteignant 50k€ annuels pour un déploiement moyen.

  • Les équipes novices perdent 60% de temps en tuning inefficace, causant 40% d'échecs projets selon Gartner 2024.

  • Chaque retard expose à la concurrence adoptant LLM open-source, avec 75% des recruteurs IA écartant les profils non experts.

  • Les incidents de biais non détectés génèrent amendes RGPD à 4% CA.

  • Restez-vous vulnérable face à ces pertes massives, ou investissez dès maintenant pour dominer l'IA souveraine ?

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Architecture Qwen : décortiquer les modèles et configurer l'environnement (Hugging Face, PyTorch, vLLM)

Plongez dans les entrailles de Qwen en analysant ses couches transformers avancées, installez l'environnement expert avec Hugging Face Transformers et PyTorch, configurez les variantes Qwen-72B pour des tâches spécifiques, réalisez des benchmarks initiaux sur hardware GPU, produisez un rapport d'évaluation comparative avec code source annoté et premiers tests d'inférence accélérée, transformant immédiatement vos compétences en atouts concrets pour l'entreprise.

Module 2Fine-tuning Qwen : adapter le modèle à vos données métier (LoRA, QLoRA, datasets personnalisés)

Apprenez à fine-tuner Qwen sur vos datasets sensibles via LoRA et QLoRA pour minimiser les ressources, préparez des corpus métier avec tokenizers optimisés, entraînez sur clusters GPU en supervisé et RLHF, validez avec métriques perplexité et ROUGE, générez des modèles customisés prêts pour production, appliquez sur cas réels comme chatbots sectoriels, obtenant un modèle 30% plus précis que les baselines, boostant directement la valeur business de votre IA.

Module 3Déploiement Qwen : scaler en production (Docker, Kubernetes, serveurs d'inférence vLLM/TGI)

Conteneurisez Qwen avec Docker pour déploiements reproductibles, orchestrez sur Kubernetes avec autoscaling GPU, intégrez serveurs d'inférence comme vLLM et Text Generation Inference pour latences sous 100ms, configurez APIs sécurisées avec authentification, testez charges massives simulant trafic entreprise, déployez un pipeline CI/CD complet, produisez un cluster Qwen live gérant 1000 req/s, sécurisant vos compétences expertes en MLOps pour des ROI immédiats.

Module 4Optimisation Qwen : RAG, agents et monitoring en entreprise (LangChain, observabilité MLflow)

Construisez des systèmes RAG avancés avec Qwen pour réponses contextualisées fiables, développez agents multi-outils via LangChain et ReAct prompting, optimisez quantisation 4-bit pour edge deployment, implémentez monitoring avec MLflow et Prometheus trackant drift et coûts, appliquez sur projet fil rouge intégrant tout, évaluez ROI via A/B testing, livrez un dashboard opérationnel et code source certifiant, propulsant vos projets IA vers l'excellence professionnelle durable.

Méthode d'évaluation

  • QCM expert sur architecture et fine-tuning Qwen
  • Évaluation pratique par déploiement d'un agent Qwen
  • Soutenance du projet fil rouge avec métriques de performance

Méthode d'apprentissage

  • Sessions animées par formateurs experts Qwen en production
  • Exercices hands-on sur cas entreprise réels et datasets privés
  • Projet fil rouge Qwen du fine-tuning au déploiement live
  • Support pédagogique complet et ressources open-source partagées

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Qwen - Déployer des LLM open-source performants 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 Qwen - Déployer des LLM open-source performants, 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 Qwen - Déployer des LLM open-source performants 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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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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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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