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Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h
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Formation TensorRT-LLM - Accélérer l'inférence LLMs en production

Réf. : DRR897
10 personnes max.
À partir de 4400€ HT / par personne
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
4 journées
distanciel

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EquansEDFPhotowattAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnovEquansEDFPhotowattAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnov

Objectifs de la formation

  • Maîtriser TensorRT-LLM pour optimiser les Large Language Models en formation professionnelle certifiante
  • Développer des compétences expertes en compilation et inférence accélérée pour l'entreprise
  • Concevoir des pipelines d'optimisation TensorRT-LLM réduisant les latences de 80%
  • Implémenter des serveurs d'inférence haute performance avec TensorRT-LLM
  • Optimiser les ressources GPU pour des déploiements LLMs scalables en production
  • Évaluer et benchmarker les performances TensorRT-LLM dans des cas réels professionnels

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 TensorRT-LLM, vos LLMs tournent à 5-10 tokens/seconde sur GPU standard, multipliant les coûts cloud par 8 selon rapports NVIDIA.

  • Les entreprises perdent 40% de compétitivité marché IA, avec latences critiques freinant les apps temps réel comme chatbots ou RAG, exposant à des échecs projets et turnover talents.

  • Risquez-vous l'obsolescence face à des concurrents optimisant à 200+ tokens/seconde ?

  • Investissez dès maintenant pour des inférences ultra-rapides et scalables.

Kheireddin KADRI
Kheireddin KADRI

Formateur Learni · Expert Data & IA

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux TensorRT-LLM : installation et premiers modèles optimisés (NVIDIA tools, CUDA)

Découvrez l'architecture TensorRT-LLM via une installation complète sur environnements GPU NVIDIA, configurez les dépendances PyTorch et Triton Inference Server, réalisez vos premiers benchmarks sur modèles Llama et GPT-like, analysez les gains de vitesse immédiats, et produisez un rapport de performance initial avec exercices pratiques guidés pour consolider les bases expertes en optimisation inférence.

Module 2TensorRT-LLM avancé : compilation et tuning multi-GPU (engines, quantization)

Plongez dans la compilation d'engines TensorRT-LLM avec techniques de quantization FP8/INT4, intégrez le plugin multi-GPU pour scaling horizontal, testez sur datasets réels comme MT-Bench, optimisez les kernels custom via TensorRT graphs, déployez en mode batching dynamique, et validez les réductions de mémoire jusqu'à 70% lors d'ateliers hands-on intensifs.

Module 3Déploiement TensorRT-LLM : serving et intégration prod (Triton, Kubernetes)

Intégrez TensorRT-LLM à Triton Inference Server pour APIs REST/gRPC scalables, configurez l'orchestration Kubernetes avec Helm charts NVIDIA, gérez le load balancing et auto-scaling, simulez charges de production avec Locust, déboguez bottlenecks via NVIDIA Nsight, et livrez un serveur inférence prêt pour l'entreprise avec cas concrets d'applications chatbots et RAG.

Module 4Optimisation experte TensorRT-LLM : benchmarks et cas d'usage avancés (in-context learning)

Poussez les limites avec in-context learning optimisé TensorRT-LLM, benchmarkez contre vLLM et HuggingFace TGI sur hardware A100/H100, implémentez KV-cache compression et paged attention, analysez trade-offs latence/qualité via Perplexity scores, déployez un pipeline end-to-end RAG, et finalisez par un projet capstone certifiant vos compétences professionnelles en IA performante.

Méthode d'évaluation

  • Quiz techniques sur optimisation TensorRT-LLM et benchmarks
  • Projet pratique de déploiement serveur inférence scalable
  • Étude de cas réelle avec rapport de performance chiffrée

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique sur GPU NVIDIA en sessions live coding
  • 30% théorie avec démos et retours d'expérience experts
  • Exercices individualisés et challenges collaboratifs
  • Accès replays et ressources post-formation 6 mois

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation TensorRT-LLM - Accélérer l'inférence LLMs 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 - Accélérer l'inférence LLMs 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 - Accélérer l'inférence LLMs 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 - Accélérer l'inférence LLMs en production ?+
Le tarif individuel est de 4400€ HT. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation TensorRT-LLM - Accélérer l'inférence LLMs 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 ?+
Expertise avancée en PyTorch/TensorFlow, maîtrise CUDA et programmation GPU, expérience déploiement LLMs en production
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

Cette formation dans votre ville

Disponible en présentiel et à distance. Choisissez votre ville pour accéder au centre de formation local.

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30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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