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Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h

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Formation TensorRT-LLM - Optimiser inférences LLM en production

Réf. : DWE139
10 personnes max.
À partir de 4400€ HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
4 journées
distanciel

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Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels
CESI
École IT
EFREI
EPSI
INGETIS
INSEEC
La Plateforme
My Digital School
Ynov
Aptar
ArcelorMittal
Equans
EDF
Photowatt
Ubisoft
Microsoft
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Objectifs de la formation

  • Maîtriser TensorRT-LLM pour optimiser les performances des LLM en entreprise
  • Développer des compétences professionnelles en déploiement de modèles certifiante
  • Concevoir des pipelines d'inférence haute performance adaptés aux besoins métier
  • Implémenter des stratégies d'optimisation quantifiée et parallélisée
  • Optimiser les coûts et latences des solutions IA en production
  • Intégrer TensorRT-LLM dans des architectures cloud et on-premise
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation

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

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

  • Les entreprises qui ne maîtrisent pas TensorRT-LLM subissent des latences élevées et des coûts GPU multipliés par trois en moyenne.

  • Cette inefficacité freine la compétitivité face à des concurrents plus rapides.

  • Les ingénieurs sans ces compétences voient leur valeur marchande stagner sur le marché de l'IA.

  • Agir maintenant permet d'éviter ces pertes mesurables.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

Programme de la formation

Module 1Thématique : Découverte de TensorRT-LLM et configuration initiale (NVIDIA toolkit, benchmarks, premiers modèles)

Les participants découvrent les fondements de TensorRT-LLM au travers d'installations pratiques. Ils explorent les outils NVIDIA, réalisent des benchmarks sur des modèles open source et comparent les performances natives. Des exercices concrets permettent de configurer l'environnement et de générer les premiers moteurs optimisés adaptés à des cas d'entreprise.

Module 2Thématique : Techniques avancées d'optimisation avec TensorRT-LLM (quantization, KV cache, batching dynamique)

Cette journée approfondit les méthodes d'optimisation avancées. Les apprenants appliquent la quantification, le KV cache et le batching dynamique sur des LLM réels. Ils analysent les métriques de latence et de throughput, puis testent plusieurs configurations pour des workloads professionnels exigeants.

Module 3Thématique : Déploiement scalable de TensorRT-LLM en production (Triton Inference Server, monitoring, scaling)

Les stagiaires déploient des modèles optimisés via Triton Inference Server. Ils intègrent le monitoring, la scalabilité horizontale et les stratégies de haute disponibilité. Des cas concrets d'entreprise illustrent la mise en production stable et performante de solutions d'inférence LLM.

Module 4Thématique : Personnalisation et automatisation avec TensorRT-LLM (scripts CI/CD, custom kernels, audits)

La dernière journée porte sur l'automatisation complète. Les participants créent des pipelines CI/CD, développent des kernels personnalisés et réalisent des audits de performance. Ils livrent un projet final intégrant TensorRT-LLM dans un environnement professionnel certifiable.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur les concepts TensorRT-LLM
  • Projet pratique de déploiement optimisé
  • Soutenance orale du livrable final

Méthode d'apprentissage

  • Ateliers pratiques en temps réel
  • Cas d'usage réels d'entreprise
  • Feedback personnalisé par l'expert
  • Ressources et scripts réutilisables

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation TensorRT-LLM - Optimiser inférences LLM en production 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 TensorRT-LLM - Optimiser inférences LLM 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 TensorRT-LLM - Optimiser inférences LLM 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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation TensorRT-LLM - Optimiser inférences LLM en production ?+
Le tarif individuel est de 4400€ HT. Le forfait groupe / intra-entreprise est indiqué sur la fiche. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation TensorRT-LLM - Optimiser inférences LLM en production ?+
La formation dure 4 journées, en distanciel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise avancée de Python, expérience solide avec PyTorch et Hugging Face, connaissances approfondies des LLM et processus d'inférence.
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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