Formation Déployer un LLM en local dans l’entreprise
Objectifs
Expliquer les principes de fonctionnement des LLMs et leurs cas d'usage.
Installer et configurer un modèle en local.
Optimiser les performances du modèle pour un déploiement efficace.
Assurer la sécurité et la confidentialité des données utilisées.
Pré-requis
Participants
Programme de formation
INTRODUCTION AUX LLMS ET A LEUR DEPLOIEMENT
Qu'est-ce qu'un LLM ? Concepts et architecture
Les avantages du déploiement local
Exemples de modèles : GPT, LLaMA, Falcon
Choisir le bon modèle selon les besoins
Contraintes matérielles et exigences techniques
INSTALLATION ET CONFIGURATION DE L'ENVIRONNEMENT
Préparer le matériel (GPU, RAM, stockage)
Installer Python, CUDA et les bibliothèques nécessaires
Utilisation des frameworks : TensorFlow, PyTorch, Hugging Face
Utilisation de logiciels Jan.ai ou Ollama
Téléchargement et initialisation d'un modèle pré-entraîné
Vérification du bon fonctionnement
OPTIMISATION DES PERFORMANCES ET GESTION DES RESSOURCES
Quantization et pruning pour réduire la taille des modèles
Utilisation de modèles quantifiés (int8, float16)
Scalabilité et parallélisation sur plusieurs GPUs
Gestion de la mémoire et optimisation du temps d'inférence
Surveillance des ressources système (CPU, GPU, RAM)
INTEGRATION DANS L'ECOSYSTEME D'ENTREPRISE
Ajout d'ine interface graphique de type ChatBot
Création d'une API REST avec FastAPI ou Flask
Autentification et gestion des accès utilisateurs
Interaction avec des bases de données et des applications métiers
Chiffrement des échanges