Ce que vous allez en retirer
- Une exploration technique approfondie des architectures internes des transformeurs et du fine-tuning de modèles.
- Des ateliers pratiques d'optimisation de modèles (quantification, distillation) et de déploiement à l'échelle.
- Une analyse comparative avancée des performances des modèles open source vs propriétaires sur des cas réels.
Résultats visés
- Comprendre l'architecture et les composants internes des transformeurs
- Maîtriser les techniques avancées de fine-tuning et de quantification de modèles
- Évaluer et comparer objectivement les modèles open-source et propriétaires en production
- Mettre en œuvre des stratégies d'optimisation de coût et d'inférence de modèles à grande échelle
Prérequis
- Connaissances de base en informatique et bureautique
YE
Intervenant
Yassine El Idrissi
AI Product Lead
Cette formation est pensée pour transformer rapidement la compréhension en capacité d’action, avec un format clair, concret et directement applicable.
IT
Intervenant de soutien
Imane Tahiri
LLM Engineer
Cet intervenant participe à la co-animation et au support technique pour garantir un accompagnement individuel de chaque participant.
