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  • Cours pratique
  • Informatique

Formation Déployer un modèle LLM en local

Maîtriser l'installation, la configuration et l'intégration locale de modèles de langage de grande taille

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Une formatrice accompagne deux participants penchés sur leurs notes, en salle de formation
Durée
1 jour
Niveau
Intermédiaire
Modalités
Présentiel / Distanciel

Description de la formation LLM local

Qu'est-ce que le déploiement local de LLMs ?

Les modèles de langage de grande taille (LLM) comme GPT, LLaMA ou Falcon sont des systèmes d’intelligence artificielle capables de générer et comprendre le langage naturel. Leur déploiement en local consiste à installer et configurer ces modèles sur une infrastructure interne, sans recours au cloud public.

Pourquoi suivre une formation Déployer un modèle LLM en local ?

Dans un contexte de souveraineté numérique et de maîtrise des données sensibles, l’installation d’un LLM en interne devient une compétence clé. Cette formation permet aux professionnels d'acquérir les compétences nécessaires pour choisir, déployer, optimiser et sécuriser des modèles LLM localement, en s'appuyant sur des outils open source performants. C’est un levier stratégique pour renforcer l’autonomie technologique et garantir la confidentialité des données.

Atelier en salle : une participante présente des notes au tableau

Objectifs pédagogiques

À l'issue de cette formation Déployer un modèle LLM en local, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :

  • Comprendre les principes de fonctionnement des LLMs et leurs cas d’usage.
  • Identifier les contraintes matérielles et les ressources nécessaires.
  • Installer et configurer un environnement d’exécution adapté.
  • Optimiser les performances et la consommation des ressources.
  • Intégrer un LLM dans un environnement applicatif métier sécurisé.

Objectifs opérationnels

Savoir déployer, configurer et intégrer un modèle de langage de grande taille (LLM) en local de manière optimisée et sécurisée.

Programme

Contenu du cours, module par module

4 modules

Travaux pratiques

Environ 50% de la formation est dédiée à la pratique, avec utilisation de Python, PyTorch, Hugging Face, Ollama, FastAPI.

Programme mis à jour le 27/01/2026

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