Formation Groq : Optimiser la vitesse d'inférence de ses modèles IA
Cette formation aborde l'optimisation de l'inférence de modèles IA sur l'architecture Groq. Elle permet d'identifier les goulots d'étranglement, d'appliquer les principes d'optimisation spécifiques au LPU Groq et de mesurer l'impact sur la latence d'inférence et le débit. Les participants apprendront à configurer des modèles pour une exécution efficace, réduisant ainsi les temps de réponse pour des chatbots ou accélérant le traitement d'images.
Identifier les goulots d'étranglement de l'inférence IA et comprendre leur impact sur les performances
Appliquer les principes d'optimisation spécifiques à l'architecture Groq pour améliorer la vitesse d'inférence
Configurer des modèles pour une exécution efficace sur l'architecture Groq
Mesurer et analyser la latence d'inférence et le débit pour optimiser les performances
Programme détaillé
8 modules · 14 heures
01
Introduction à l'inférence IA et aux architectures spécialisées
—Distinguer les phases d'entraînement et d'inférence d'un modèle IA.
—Identifier les défis de performance spécifiques à l'inférence IA.
—Comparer les architectures CPU, GPU et LPU pour l'inférence.
02
Comprendre l'architecture LPU Groq
—Décrire les principes de fonctionnement du LPU Groq.
—Expliquer l'avantage du LPU Groq pour la latence d'inférence.
—Identifier les cas d'usage optimaux pour l'architecture Groq.
03
Mesure de performance : Latence et Débit
—Définir la latence d'inférence et le débit (throughput).
—Appliquer des outils de profilage pour mesurer la performance.
—Interpréter les métriques de performance d'inférence.
04
Identification des goulots d'étranglement d'inférence
—Analyser les logs de performance pour détecter les goulots d'étranglement.
—Utiliser des techniques de profiling pour localiser les opérations coûteuses.
—Corréler les goulots d'étranglement avec l'architecture du modèle.
05
Optimisation de modèles pour le LPU Groq : Compilation
—Expliquer le processus de compilation de modèles pour Groq.
—Configurer les paramètres de compilation spécifiques au LPU.
—Évaluer l'impact de la compilation sur la performance d'inférence.
06
Optimisation de modèles pour le LPU Groq : Quantization
—Définir le concept de Quantization et ses niveaux (INT8, FP16).
—Appliquer des techniques de Quantization aux modèles IA.
—Mesurer l'impact de la Quantization sur la latence et la précision.
07
Optimisation de graphes et techniques avancées
—Décrire les principes d'optimisation de graphes de calcul.
—Appliquer des techniques comme le fusionnement d'opérations.
—Configurer des modèles pour une exécution pipeline sur Groq.
08
Cas pratiques et déploiement sur Groq
—Réduire la latence d'un grand modèle de langage pour un chatbot.
—Accélérer le traitement d'images en temps réel sur LPU Groq.
—Déployer un modèle optimisé sur l'infrastructure Groq.
Le conseil de l'expert
Dans le cadre de cette formation sur l'optimisation de la vitesse d'inférence de vos modèles IA avec l'architecture Groq, un objectif clé est d'apprendre à identifier les goulots d'étranglement d'inférence. Comprendre ces points critiques et leur impact sur les performances est essentiel pour garantir que vos modèles fonctionnent de manière optimale, surtout dans des applications où la rapidité est primordiale.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est de ne pas savoir comment adapter efficacement leurs modèles aux spécificités de l'architecture Groq. Cette complexité peut mener à des performances sous-optimales et à des frustrations lors de la mise en production. Savoir dépasser ces obstacles est primordial pour tirer pleinement parti des capacités de cette technologie innovante.
Ce que cette formation offre de distinctif, c'est une approche approfondie centrée sur l'architecture LPU Groq, combinée à des techniques d'optimisation avancées. Contrairement à d'autres formations plus générales, nous vous fournirons des outils pratiques et des méthodes spécifiques pour compiler et quantifier vos modèles, vous permettant ainsi de maximiser leurs performances sur cette plateforme unique.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de préparer des cas d'usage réels que vous souhaitez explorer. En apportant des exemples concrets, vous pourrez bénéficier d'un accompagnement personnalisé qui vous permettra d'appliquer directement les concepts appris à vos propres projets. Soyez proactif et engagez-vous dans les discussions ; cela enrichira votre expérience d'apprentissage et vous donnera des perspectives précieuses.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
Optimisation spécifique à Groq
Apprenez à appliquer des techniques d'optimisation spécifiques à l'architecture Groq pour maximiser la vitesse d'inférence de vos modèles IA.
⚙️
Identification des goulots d'étranglement
Développez des compétences pour identifier et analyser les goulots d'étranglement de l'inférence IA, améliorant ainsi les performances globales de vos projets.
📊
Mesure de performance avancée
Maîtrisez les outils de mesure de latence et de débit pour évaluer efficacement vos modèles et prendre des décisions éclairées sur les optimisations nécessaires.
💡
Approche pratique et concrète
Participez à des exercices pratiques sur la compilation et la quantification de modèles pour le LPU Groq, garantissant une compréhension approfondie.
🚀
Accélération des projets IA
Découvrez comment configurer vos modèles pour une exécution efficace sur Groq, ce qui peut réduire considérablement le temps de mise en production.
🔍
Formation adaptée à tous niveaux
Que vous soyez débutant ou expert, cette formation vous offre des insights précieux pour améliorer vos compétences en optimisation d'inférence IA.
Compétences acquises
Identifier goulots d'étranglement inférence IA
Localiser précisément les points de blocage dans le pipeline d'inférence des modèles IA, en utilisant des outils de profilage de performance spécifiques à l'architecture Groq.
Optimiser modèles pour LPU Groq
Appliquer les techniques de Quantization et de compilation de modèles pour adapter les architectures neuronales et les graphes de calcul à l'exécution sur le LPU Groq.
Mesurer latence et débit d'inférence
Quantifier la Latence d'inférence et le Débit (throughput) des modèles avant et après optimisation, en utilisant des métriques et des outils de benchmark pertinents pour Groq.
Configurer modèles sur LPU Groq
Paramétrer et déployer des modèles IA sur l'infrastructure Groq, en ajustant les configurations pour maximiser l'efficacité de l'exécution et minimiser les coûts opérationnels.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs IA
Ingénieurs MLOps
Data Scientists
Architectes IA
Prérequis
Connaissances de base en intelligence artificielle et programmation, ainsi que la compréhension des architectures de deep learning.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Exercices pratiques et projets individuels pour mesurer la compréhension des concepts
Évaluation continue des connaissances et des compétences acquises
Retour d'expérience et feedback personnalisé pour améliorer les performances
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Un participant a utilisé des outils de profilage pour identifier les goulots d'étranglement dans son modèle IA, améliorant ainsi la performance. »
« Une autre personne a optimisé un modèle pour l'architecture Groq, réduisant significativement la latence d'inférence. »
Questions fréquentes
- Connaissance des principes fondamentaux du Machine Learning et des réseaux de neurones.
- Expérience pratique en développement Python.
- Familiarité avec les frameworks de Deep Learning (ex: PyTorch, TensorFlow).
- Notions de base en déploiement de modèles IA.
- Accès à un environnement de développement Python (version 3.8+).
- Compte Groq Cloud ou accès à une instance LPU Groq (fourni si nécessaire).
- Éditeur de code (VS Code, PyCharm).
- Connexion internet stable.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d'un rendez-vous d'information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s'accompagne de la remise d'une convention ou d'un contrat précisant l'ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l'accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l'année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d'accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Identifier les goulots d'étranglement de l'inférence IA, optimiser les modèles pour l'architecture Groq, configurer des modèles pour une exécution efficace et mesurer la latence d'inférence et le débit.
Connaissances de base en intelligence artificielle et programmation, ainsi que la compréhension des architectures de deep learning.
Accès à des ressources de formation supplémentaires, telles que des documents de cours et des tutoriels, ainsi que la possibilité de poser des questions en direct à l'instructeur.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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