Formation MLOps pour les modèles d’IA générative

Qu’est-ce que le MLOps appliqué aux modèles d’IA générative ?

Le MLOps (Machine Learning Operations) vise à industrialiser le cycle de vie des modèles d’intelligence artificielle. Appliqué aux LLM (Large Language Models) tels que GPT, Claude, Llama ou Mistral, il permet de passer du prototype à la production avec fiabilité et traçabilité. De la quantization au function calling, de l’évaluation à la supervision, cette approche optimise la collaboration entre data scientists, développeurs et ingénieurs système.

Pourquoi suivre une formation MLOps pour les modèles d’IA générative ?

Cette formation vous guide à travers tout le cycle de vie d’un modèle d’IA générative : compréhension des fondamentaux, mise en place d’environnements modernes (Docker, uv, VSCode), gestion des expériences (MLflow, MinIO), jusqu’au déploiement automatisé (FastAPI, CI/CD). Elle allie rigueur technique et dimension pratique pour permettre aux équipes de passer à l’échelle dans leurs projets IA tout en maintenant qualité, performance et reproductibilité.

Objectif opérationnel :

Savoir industrialiser, déployer et superviser un modèle d’IA générative à l’aide des pratiques et outils MLOps modernes.

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation MLOps pour les modèles d’IA générative, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

• Comprendre le rôle du MLOps dans le cycle de vie des modèles d’IA générative.
• Identifier les différents types de modèles LLM et leurs critères de choix.
• Évaluer et comparer les performances des modèles via des benchmarks.
• Mettre en place un environnement reproductible pour le développement IA.
• Intégrer un pipeline complet d’expérimentation, de déploiement et de monitoring.
• Déployer des modèles avec Docker, FastAPI, MLflow et superviser leur comportement en production.

Public :

Cette formation s’adresse aux développeurs IA, ingénieurs MLOps, data scientists et architectes techniques souhaitant structurer et industrialiser leurs déploiements de modèles d’IA générative.

Prérequis :

Avoir de bonnes bases en Python et en apprentissage automatique. Des connaissances de base sur Docker et Git sont recommandées pour tirer pleinement profit des travaux pratiques.

Comprendre les LLM et leurs composants

Évaluation et comparaison des modèles

Introduction au Prompt Engineering dans un contexte MLOps

MLOps et gestion d’environnements

Cycle de vie d’un modèle dans le MLOps

Mise en production des modèles d’IA

Supervision et amélioration continue

80 % du temps de formation est consacré à la pratique : mise en place d’environnements MLOps, suivi d’expériences, déploiement et supervision. Les stagiaires utiliseront LM Studio, Ollama, MLflow, Docker, Prefect et Grafana.