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Formation Qwen - Déployer des LLMs open-source performants

Réf. : QYC168
10 personnes max.
7000€ 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
5 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les architectures avancées de Qwen pour des applications IA certifiantes
  • Développer des compétences en fine-tuning Qwen adapté aux besoins entreprise
  • Implémenter des pipelines RAG avec Qwen pour des réponses précises et scalables
  • Concevoir des agents IA autonomes basés sur Qwen en contexte professionnel
  • Optimiser et déployer Qwen en production avec monitoring avancé
  • Intégrer Qwen dans des systèmes hybrides pour booster la productivité équipe

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 dépendent d'APIs payantes comme OpenAI, gaspillant jusqu'à 50 000€ annuels en tokens pour un usage modéré.

  • Les équipes non formées perdent 60% de temps sur des implémentations LLM inefficaces, avec 40% d'hallucinations en plus menant à des décisions erronées coûteuses.

  • En 2025, 82% des postes IA exigent des LLMs open-source ; chaque trimestre sans compétences Qwen expose votre carrière à l'obsolescence face à des concurrents 3x plus rapides en déploiement IA.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Architectures Qwen : analyser et configurer les modèles avancés (Qwen-72B, outils Hugging Face)

Plongez dans les spécificités des modèles Qwen comme Qwen-72B et Qwen2, installation d'environnements optimisés avec Hugging Face Transformers et vLLM, dissection des couches d'attention et tokenizers multilingues, exercices pratiques sur l'analyse de performances benchmark, création d'un premier pipeline d'inférence locale rapide, avec retours immédiats du formateur pour valider vos compétences expertes.

Module 2Fine-tuning Qwen : personnaliser pour cas d'entreprise (LoRA, QLoRA, datasets custom)

Maîtrisez les techniques LoRA et QLoRA pour fine-tuner Qwen sur datasets propriétaires, préparation de données avec Tokenizers et PEFT, utilisation d'accélérateurs comme DeepSpeed pour scaler sur GPU multiples, ateliers pratiques sur un cas métier réaliste comme la génération de rapports automatisés, évaluation des métriques perplexity et BLEU, production d'un modèle fine-tuné déployable immédiatement en entreprise.

Module 3RAG avec Qwen : intégrer retrieval pour réponses contextualisées (FAISS, LangChain)

Construisez des systèmes RAG puissants en couplant Qwen à des bases vectorielles FAISS et Pinecone, implémentation de pipelines avec LangChain et LlamaIndex, chunking intelligent de documents d'entreprise, exercices sur queries complexes multilingues, optimisation de la retrieval pour réduire les hallucinations, développement d'une application prototype RAG connectée à votre base de connaissances interne, avec tests de précision en live.

Module 4Agents Qwen : orchestrer des workflows IA autonomes (ReAct, outils agentiques)

Développez des agents intelligents basés sur Qwen utilisant le pattern ReAct pour raisonnement et action, intégration avec APIs externes via LangGraph, gestion d'outils custom comme search engines ou databases SQL, simulations pratiques de scénarios entreprise tels que support client automatisé, débogage et chaining d'agents multi-étapes, création d'un agent fil rouge capable de tâches complexes, boostant directement votre productivité professionnelle.

Module 5Déploiement Qwen : scaler en production sécurisée (Docker, Kubernetes, sécurité prompts)

Déployez Qwen en mode inference haute performance avec Docker, FastAPI et Kubernetes pour autoscaling, implémentation de garde-fous contre jailbreaks et injections prompts, monitoring avec Prometheus et Grafana pour traçabilité, exercices sur optimisation ONNX et quantization pour coûts GPU réduits, mise en prod d'un service Qwen complet avec CI/CD GitHub Actions, audit final de sécurité et plan de maintenance entreprise.

Méthode d'évaluation

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

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert en activité
  • Exercices pratiques sur des cas d’entreprise réels
  • Projet fil rouge progressif tout au long de la formation
  • Support de cours complet remis à chaque participant

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Qwen - Déployer des LLMs 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 LLMs 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 LLMs 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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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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