LLM Fine-tuning & Deployment
Maîtrisez l'adaptation de modèles de langage (LLM) à des cas d'usage métier et leur déploiement en production avec supervision et optimisation.
Key skills
- ✓Fine-tuning de LLM avec LoRA, QLoRA et instruction tuning
- ✓Déploiement de modèles avec vLLM, TGI et optimisation d'inférence
- ✓Évaluation quantitative et qualitative de modèles adaptés
- ✓Supervision, monitoring et gestion des coûts en production
Is this right for you?
✓ This certification is right for you if:
- →Ingénieurs ML avec 2+ ans d'expérience souhaitant se spécialiser sur les LLM
- →Data Scientists seniors visant l'industrialisation de solutions IA génératives
- →ML Engineers responsables d'infrastructures d'inférence à grande échelle
✗ This certification is not suitable if:
- →Débutants en ML sans expérience pratique : orientez-vous d'abord vers notre certification 'Machine Learning Foundations' (niveau Foundations)
- →Architectes IA seniors cherchant validation stratégique : consultez notre série 'AI Strategy & Governance' (niveau Fellow Series)
Prerequisites & eligibility
Inscription en ligne, paiement sécurisé, vérification d'identité lors de l'examen supervisé.
Purchase options
Exam voucher, LMS pathway, bundle packs — build your order
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Skills assessed
Fine-tuning avancé
Adapter efficacement des LLM open-source à vos données métier avec PEFT et instruction tuning.
Déploiement production
Industrialiser le serving de modèles avec quantization, batching dynamique et gestion de charge.
Évaluation rigoureuse
Mesurer la performance avec benchmarks standardisés et métriques métier adaptées.
MLOps pour LLM
Superviser les modèles en production avec observabilité, versioning et gestion des dérives.
Exam format
Curriculum
Fondamentaux du fine-tuning
Architecture Transformer et mécanismes d'attention. Transfer learning et domaine adaptation. Différences full fine-tuning vs parameter-efficient fine-tuning (PEFT). Techniques LoRA, QLoRA, Adapter Layers, Prefix Tuning. Préparation et nettoyage de datasets d'entraînement. Instruction tuning et format de données. Introduction au RLHF et alignment.
Techniques d'adaptation avancées
Configuration pratique avec Hugging Face PEFT et Transformers. Sélection et optimisation des hyperparamètres (learning rate, rank LoRA, alpha). Gestion mémoire GPU et techniques d'optimisation (gradient accumulation, gradient checkpointing, mixed precision FP16/BF16). Entraînement multi-GPU avec DeepSpeed ZeRO et FSDP. Évaluation continue avec perplexité et métriques métier. Gestion des catastrophic forgetting.
Déploiement et optimisation d'inférence
Techniques de quantization : GPTQ, AWQ, GGUF, comparaison performance/qualité. Serving haute performance avec vLLM et continuous batching. Text Generation Inference (TGI) de Hugging Face. Optimisation latence vs throughput selon cas d'usage. PagedAttention et gestion efficace du KV cache. Déploiement conteneurisé et orchestration Kubernetes. Autoscaling et gestion de charge. Comparaison architectures serving (Triton, Ray Serve, TorchServe).
Production et MLOps
Monitoring de modèles en production : détection de drift, hallucinations, toxicité. Logging structuré des prompts et réponses. Stratégies A/B testing pour modèles génératifs. Versioning de modèles avec DVC, MLflow, Weights & Biases. Gestion des coûts d'infrastructure et optimisation ROI. Sécurité : injection de prompts, data leakage, conformité RGPD. Implémentation de guardrails et modération de contenu. Stratégies de fallback et gestion des erreurs.
How to fund your certification
3 options to cover the cost of your certification
OPCO — Employer funding
Ask your employer to cover the cost through your OPCO (employee training plan).
Personal — €450 incl. VAT
Secure online payment by credit card (Stripe).
Business rate: €585 excl. VAT
Frequently asked questions
Quelle différence avec les certifications cloud providers sur l'IA ?
AWS/Azure/GCP certifient l'usage de leurs services managés. PROVA certifie votre capacité à adapter et déployer des LLM open-source indépendamment de toute infrastructure propriétaire, avec maîtrise technique complète des mécanismes sous-jacents.
Faut-il disposer de GPUs pour se préparer ?
Non obligatoire. Les exercices de préparation utilisent Google Colab gratuit ou des instances cloud à la demande. L'examen est théorique et basé sur des cas de configuration, sans exécution réelle de code.
Quels frameworks sont couverts ?
Principalement Hugging Face Transformers/PEFT, vLLM, Text Generation Inference, avec mentions de LangChain, Ollama, et outils MLOps standards (MLflow, Weights & Biases). Approche agnostique privilégiant les concepts transférables.
Cette certification couvre-t-elle le prompt engineering ?
Le prompt engineering est abordé dans le contexte de l'évaluation et du fine-tuning (instruction tuning), mais n'est pas le focus principal. Pour une spécialisation prompt engineering, consultez notre certification dédiée.
Quelle est la charge de travail de préparation ?
Comptez 30 à 50 heures selon votre expérience préalable avec les LLM : lectures techniques, labs pratiques sur fine-tuning, expérimentations de déploiement. Le parcours LMS PROVA structure cette préparation sur 3 à 5 semaines.
They got certified
« Enfin une certification qui va au-delà des APIs managées. J'ai appris à vraiment maîtriser le fine-tuning avec LoRA et à déployer efficacement avec vLLM. Directement applicable sur nos projets de RAG d'entreprise. »
« Le programme couvre exactement ce qui manque dans les formations académiques : l'industrialisation réelle des LLM. Les cas pratiques sur l'optimisation d'inférence m'ont fait économiser 40% de coûts GPU en production. »
« Certification exigeante mais juste. Le focus sur l'open-source et l'indépendance vis-à-vis des clouds propriétaires correspond parfaitement à notre stratégie de souveraineté technologique. Recommandé à toute mon équipe. »
International recognition
Couvre des domaines techniques similaires à AWS Machine Learning Specialty ou Google Cloud ML Engineer pour la partie déploiement, mais avec focus exclusif sur LLM et fine-tuning open-source absent des certifications cloud.
AWS et Google Cloud sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Your certification pathway
Before, during, after — the recommended progression
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.