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Formation TensorFlow Avancé - Déployez des Modèles en Production

Réf. : SQQ849
10 personnes max.
4200 € 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
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Optimiser des modèles TensorFlow pour haute performance.
  • Déployer des APIs scalables avec TensorFlow Serving.
  • Implémenter le training distribué sur TPU/multi-GPU.
  • Intégrer TensorFlow Extended pour pipelines end-to-end.
  • Diagnostiquer et monitorer des modèles en production.
  • Personnaliser des ops pour cas métiers complexes.
  • Générer des livrables production-ready.

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 avancée TensorFlow, 60% des modèles deep learning échouent en production, causant pertes de 200k€/an en temps debug (source Gartner).

  • Vos pipelines ralentissent, scalent mal sur GPU/TPU, générant latences critiques et coûts cloud explosifs x4.

  • Risque de drift model non détecté : faux positifs à 30%, érosion confiance clients.

  • Concurrents avec TFX/Serving captent 40% parts marché IA.

  • Perdez-vous des opportunités scaling ?

  • Investissez 28h pour ROI x10 en efficacité, évitez 80% erreurs courantes, déployez fiablement dès lundi.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Optimisation modèles : pruning, quantization et TFX (TensorFlow Extended)

Plongez dans l'optimisation avancée, testez pruning et quantization sur vos datasets réels avec TensorFlow Model Optimization Toolkit, construisez des pipelines TFX pour data validation et serving, réalisez des exercices pratiques sur réduction de latence de 70%, produisez des modèles légers prêts pour mobile, tout en mesurant gains via benchmarks concrets.

Module 2Déploiement production : TensorFlow Serving et Lite

Maîtrisez le déploiement scalable, configurez TensorFlow Serving pour APIs REST/gRPC, convertissez modèles en TensorFlow Lite pour edge devices, déployez sur Kubernetes avec exercices hands-on, testez A/B testing et versioning, générez des conteneurs Docker optimisés, simulez charges élevées pour valider robustesse en conditions réelles.

Module 3Training distribué : multi-GPU, TPU et stratégies avancées

Accélérez l'entraînement massif, implémentez MirroredStrategy et TPUStrategy sur Colab/Cloud TPU, optimisez avec gradient checkpointing et mixed precision, appliquez sur datasets ImageNet-scale via ateliers collaboratifs, mesurez speedups jusqu'à 8x, produisez des checkpoints distribués, debuggez synchro avec TensorBoard avancé.

Module 4Production avancée : monitoring, custom ops et scaling

Sécurisez vos déploiements, intégrez Prometheus/Grafana pour monitoring drift/performance, créez custom ops en C++/CUDA, scalez avec Kubernetes autoscaling, réalisez un projet capstone end-to-end sur cas métier réel, générez rapports et dashboards, repartez avec portfolio concret pour booster votre CV.

Méthode d'évaluation

  • Quiz techniques quotidiens, projet final noté, peer-review en groupe.

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique sur code réel, ateliers collaboratifs, cas d'études entreprises.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation TensorFlow Avancé - Déployez des Modèles en Production 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 TensorFlow Avancé - Déployez des Modèles 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 TensorFlow Avancé - Déployez des Modèles 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.

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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