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Formation vLLM 2026 - Déployer des LLMs ultra-performants

Réf. : CXK777
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
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser vLLM 2026 pour accélérer l'inférence de LLMs professionnels
  • Développer des serveurs d'inférence scalables et optimisés
  • Implémenter PagedAttention avancé pour gérer des contextes longs
  • Concevoir des pipelines multi-modèles avec monitoring en temps réel
  • Optimiser les coûts et la latence pour des déploiements entreprise
  • Déployer vLLM 2026 en cluster Kubernetes certifiant
  • Acquérir des compétences expertes en serving IA performant

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 vLLM 2026, les coûts d'inférence LLM explosent de 70% sur AWS/GCP, avec latences x4 pénalisant 45% des users.

  • Les entreprises perdent 2M€/an en sous-utilisation GPU due à serving non-optimisé.

  • 82% des incidents IA en 2025 proviennent de frameworks obsolètes, freinant promotions et contrats majeurs.

  • Chaque trimestre sans expertise vLLM creuse un gap concurrentiel fatal, exposant à des outages coûteux et pertes de parts de marché.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux vLLM 2026 : installation et configuration avancée (CUDA 12+, tensors parallèles)

Plongez dans l'installation experte de vLLM 2026 sur environnements GPU multi-nœuds, configurez les paramètres avancés pour PyTorch 2.4 et TensorRT-LLM, testez la compatibilité avec Llama 3 et Mistral, réalisez des benchmarks initiaux sur datasets professionnels, produisez un rapport de performance baseline et un script d'automatisation Docker pour déploiement rapide en entreprise.

Module 2Optimisation vLLM 2026 : PagedAttention et kernels custom (quantization AWQ/GPTQ)

Explorez les mécanismes profonds de PagedAttention pour contextes ultra-longs jusqu'à 1M tokens, implémentez des kernels custom pour accélération x5, appliquez la quantization 4-bit sur modèles giants comme GPT-4o, mesurez les gains en throughput via exercices sur charge réelle, générez des configurations optimisées et un livrable de tuning automatisé réutilisable en production.

Module 3Scaling vLLM 2026 : multi-modèles et distribution (Ray, Tensor Parallelism)

Construisez des serveurs multi-tenants avec vLLM 2026 gérant 10+ modèles simultanés, déployez Tensor et Pipeline Parallelism sur clusters GPU, intégrez Ray pour auto-scaling dynamique, simulez pics de trafic entreprise avec 1000 RPS, analysez bottlenecks via profiling intégré, produisez un blueprint Kubernetes scalable et un dashboard de métriques custom.

Module 4Intégration vLLM 2026 : APIs OpenAI-compatible et monitoring (Prometheus, Grafana)

Développez des endpoints REST/GRPC compatibles OpenAI avec vLLM 2026, sécurisez avec authentification JWT et rate-limiting, hookez Prometheus pour observabilité temps réel, testez failover et load-balancing sur scénarios fault-tolerant, intégrez logging structuré ELK, générez un API gateway complet et un playbook de monitoring pour alerting proactif en entreprise.

Module 5Déploiement production vLLM 2026 : CI/CD et cas experts (finetuning dynamique)

Maîtrisez les pipelines CI/CD avec GitHub Actions pour vLLM 2026 en Helm/K8s, implémentez rolling updates zero-downtime, testez finetuning en ligne LoRA sur serving live, résolvez cas edge comme OOM et drift model, validez avec audit sécurité OWASP, produisez un projet fil rouge déployé et certifié, prêt pour ROI immédiat en production.

Méthode d'évaluation

  • QCM expert sur architectures vLLM 2026 et optimisations
  • Évaluation pratique par benchmarks de throughput et latence
  • Soutenance du projet fil rouge de serving multi-modèles

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par formateurs experts vLLM en production
  • Exercices pratiques sur clusters GPU réels d'entreprise
  • Projet fil rouge scalable tout au long de la formation
  • Support de cours détaillé et codes sources remis

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation vLLM 2026 - Déployer des LLMs ultra-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 vLLM 2026 - Déployer des LLMs ultra-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 vLLM 2026 - Déployer des LLMs ultra-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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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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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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