Formation Déployer un modèle LLM en 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.

Objectif opérationnel :

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

Objectif 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.

Public :

Cette formation est destinée aux développeurs IA, ingénieurs Machine Learning, administrateurs systèmes et responsables IT.

Prérequis :

Bonne maîtrise du langage Python, des concepts de Machine Learning, et des bases solides en administration de serveurs Linux pour profiter pleinement des aspects techniques du déploiement et de l’intégration.

Comprendre les LLMs et leurs cas d’usage

Installer et configurer l’environnement

Optimiser les performances du modèle

Intégrer un LLM dans un environnement applicatif

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