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Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.
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Don't let this gap widen
Sans maîtrise de Milvus, vos systèmes de recherche de similarité sur données massives deviennent lents et imprécis, incapables de gérer des millions de vecteurs en temps réel.
Les entreprises perdent en moyenne 120 000 € par an en coûts cloud excessifs et en temps de développement prolongé de 3 à 6 mois par projet défaillant.
65 % des déploiements IA vectoriels échouent en production à cause d'indexations mal optimisées, exposant votre infrastructure à des pannes critiques et érodant la confiance client.
Chaque retard dans l'expertise Milvus creuse l'écart avec les concurrents, menaçant la croissance de votre entreprise et votre avance technologique.
The Maîtriser Milvus : Le Moteur Vectoriel Nouvelle Génération pour la Recherche de Similarité training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.
The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.
To ensure the quality of the Maîtriser Milvus : Le Moteur Vectoriel Nouvelle Génération pour la Recherche de Similarité training, Learni provides the following teaching resources:
For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.
The assessment of skills acquired during the Maîtriser Milvus : Le Moteur Vectoriel Nouvelle Génération pour la Recherche de Similarité training is carried out through:
Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Panorama des besoins en recherche de similarité, présentation des bases de données vectorielles, positionnement de Milvus sur le marché. Cas d’usage industriels concrets (recommendation, recherche d’image, NLP, IoT). Installation de Milvus en local et sur le cloud, découverte de l’architecture (storage, query node, query coord…), notions de collections et partitions. Prise en main de l’interface et des outils de gestion.
Gestion des données (insertion, mise à jour, suppression de vecteurs), indexation (IVF, HNSW…), choix des paramètres d’optimisation. Connexion de Milvus à des modèles d’extraction de features (ex. modèles pré-entrainés pour images ou NLP). Développement d’un projet d’exemple : pipeline complet depuis la génération des vecteurs jusqu’à l’interrogation de la base (API REST & SDK Python). Notions d’intégration avec des outils du stack IA (ex. TensorFlow, Pytorch, langchain).
Stratégies de scaling (sharding, haute disponibilité, gestion du cluster Milvus), monitoring de la performance, tuning des paramètres pour les gros volumes. Sécurisation des accès, gestion des droits, audit. Outils de sauvegarde, restauration et migration. Bonnes pratiques opérationnelles, benchmarks, perspectives évolutives (Milvus 2.x, hybrid search…). Etudes de cas de déploiement en production. Synthèse, QCM final et exercices pratiques pour valider les acquis.
Target audience
Développeurs, data scientists, ingénieurs en intelligence artificielle, architectes de données souhaitant intégrer la recherche vectorielle avancée dans leurs applications ou systèmes de gestion de données massives.
Prerequisites
Connaissances de base en programmation (Python), notions fondamentales sur les bases de données et le machine learning.
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