Formation Créer son IA Locale : Installer des LLM sur ses propres serveurs
Cette formation aborde le déploiement de Large Language Models (LLM) open source sur serveurs locaux. Elle couvre l'identification des prérequis matériels (GPU), la configuration d'environnements serveur, et l'interaction via API locale pour des cas d'usage comme l'assistant conversationnel interne ou l'analyse de documents confidentiels, en utilisant la quantification.
Comprendre les prérequis matériels nécessaires pour déployer des LLM sur serveurs locaux
Configurer des environnements serveurs pour l'installation et la mise en œuvre de LLM
Interactionner avec des LLM via API locale pour développer des cas d'usage spécifiques
Évaluer les performances des LLM déployés localement
Programme détaillé
8 modules · 14 heures
01
Introduction aux LLM locaux et prérequis matériels
—Identifier les architectures de LLM adaptées à l'hébergement local.
—Lister les spécifications matérielles minimales pour l'exécution de LLM (notamment GPU).
—Comparer les avantages et inconvénients des déploiements LLM locaux vs cloud.
02
Configuration de l'environnement serveur pour LLM
—Installer les pilotes GPU nécessaires (NVIDIA CUDA, ROCm).
—Configurer un environnement Python virtuel pour le développement LLM.
—Mettre en place les dépendances logicielles pour l'inférence de modèles.
03
Optimisation des modèles : Quantification et formats
—Expliquer le principe de la **quantification** pour les LLM.
—Appliquer des techniques de quantification à un modèle open source.
—Choisir le format de modèle optimisé (ex: GGUF, ONNX) pour l'inférence locale.
04
Déploiement de LLM open source avec Ollama/LM Studio
—Installer et configurer un serveur d'inférence LLM (ex: Ollama, LM Studio).
—Télécharger et charger un **Large Language Model (LLM)** open source.
—Vérifier le bon fonctionnement du modèle sur l'infrastructure locale.
05
Interaction avec le LLM via API locale
—Développer des requêtes HTTP pour interagir avec l'**API locale** du LLM.
—Interpréter les réponses JSON de l'API.
—Intégrer le LLM dans une application Python simple.
06
Conteneurisation des LLM avec Docker
—Créer un Dockerfile pour un environnement d'inférence LLM.
—Construire et exécuter une image Docker contenant un LLM.
—Gérer les volumes Docker pour la persistance des modèles et données.
07
Évaluation des performances et monitoring
—Mesurer la latence et le débit d'**inférence** du LLM.
—Surveiller l'utilisation des ressources (CPU, **GPU**, RAM) pendant l'exécution.
—Identifier les goulots d'étranglement de performance sur les **serveurs locaux**.
08
Cas d'usage et sécurité des LLM locaux
—Mettre en œuvre un assistant conversationnel interne avec un LLM local.
—Discuter des implications de la **sécurité des données** pour les LLM hébergés localement.
—Explorer les bases du **fine-tuning** pour adapter un LLM à des données spécifiques.
Le conseil de l'expert
Cette formation "Créer son IA Locale : Installer des LLM sur ses propres serveurs" permet aux apprenants de comprendre les prérequis matériels nécessaires pour déployer des LLM sur des serveurs locaux. Cet objectif pédagogique est fondamental, car il constitue la première étape cruciale pour réussir l'installation et la configuration des modèles. En maîtrisant cet aspect, les participants pourront éviter des erreurs coûteuses qui pourraient compromettre la mise en œuvre ultérieure de leurs projets d'IA.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est la complexité de la configuration des environnements serveurs pour les LLM. Beaucoup sous-estiment en effet les ressources matérielles requises ou ont du mal à optimiser les paramètres adéquats. Cela peut entraîner des performances médiocres des modèles et des frustrations lors de l'interaction avec l'IA. Cette formation vise à surmonter ces obstacles en fournissant des outils et des connaissances pratiques pour naviguer efficacement dans cette phase critique.
Ce qui distingue cette formation des autres approches est son approche pratique et orientée vers l'action. En intégrant des modules comme le déploiement de LLM open source avec Ollama/LM Studio et la conteneurisation des LLM avec Docker, les participants acquerront des compétences directement applicables à leurs projets. Cette immersion pratique leur permettra de se familiariser avec des outils et des techniques qui sont essentiels dans le paysage actuel de l'IA, augmentant ainsi leur employabilité et leur expertise.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé aux participants de se préparer en amont en réfléchissant à des cas d'usage spécifiques qu'ils souhaitent explorer avec leurs LLM. Cela leur permettra de poser des questions ciblées et d’approfondir leur compréhension des concepts enseignés. En adoptant une attitude proactive, chaque apprenant pourra maximiser l'impact de cette formation sur sa carrière et sur les projets qu'il souhaite réaliser.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
Maîtrise des prérequis matériels
Apprenez à identifier et configurer les ressources matérielles nécessaires pour déployer efficacement des LLM sur vos serveurs locaux.
⚙️
Configuration serveur simplifiée
Suivez un module dédié à la configuration de l'environnement serveur spécifiquement pour les LLM, garantissant une installation optimale.
🔧
Optimisation des modèles avancée
Découvrez des techniques de quantification et de formats pour améliorer les performances des LLM déployés localement.
🌐
Interactivité via API locale
Apprenez à interagir avec les LLM à travers des APIs locales pour développer des cas d'usage spécifiques et concrets.
🐳
Conteneurisation avec Docker
Maîtrisez l'art de la conteneurisation des LLM à l'aide de Docker, facilitant le déploiement et la gestion des applications.
📈
Évaluation des performances
Acquérez des compétences pour évaluer les performances des LLM déployés, assurant ainsi leur efficacité et leur pertinence dans vos projets.
Compétences acquises
Déploiement LLM sur serveur local
Installer et configurer un Large Language Model (LLM) open source sur une infrastructure serveur locale, en gérant les dépendances logicielles et matérielles.
Optimisation LLM par quantification
Appliquer des techniques de quantification pour réduire l'empreinte mémoire et améliorer les performances d'inférence des LLM sur des ressources matérielles limitées (GPU).
Interaction LLM via API locale
Développer des applications interagissant avec un LLM déployé localement, en utilisant des requêtes et réponses via une API REST pour l'inférence.
Évaluation performance LLM local
Mesurer et analyser les métriques de performance (latence, débit) d'un LLM exécuté sur des serveurs locaux, en fonction des configurations matérielles (GPU) et logicielles.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs
Administrateurs systèmes
Ingénieurs MLOps
Data Scientists
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est conçue pour les professionnels qui souhaitent créer leur propre IA Locale.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers les travaux pratiques et les projets individuels
Test d'assiduité et de participation active
Évaluation finale par un projet réalisé sous la supervision de l'animateur
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 %.
« Suite à la formation, un participant a installé un LLM sur son serveur local, réussissant à interagir avec lui via une API personnalisée. »
« Un autre participant a commencé à appliquer des techniques de quantification à un modèle open source pour optimiser ses performances. »
Questions fréquentes
Connaissances en programmation Python. Familiarité avec les concepts de base des réseaux et des systèmes d'exploitation Linux. Notions sur les modèles de Machine Learning.
Un ordinateur avec au moins 16 Go de RAM. Accès à un serveur avec un GPU compatible CUDA (NVIDIA) recommandé. Installation de Docker. Compte GitHub pour accès aux modèles open source.
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.
Un LLM est un modèle de langage artificiel capable d'analyser et de générer du texte. Il peut être utilisé pour des applications telles que les assistants conversationnels, l'analyse de documents, la traduction automatique, etc.
Les prérequis matériels comprennent des cartes graphiques puissantes (GPU), une connexion Internet stable, et un espace de stockage suffisant pour les données et les modèles.
Vous pouvez interagir avec un LLM via API locale en utilisant des langages de programmation tels que Python ou Java. Vous pouvez envoyer des requêtes à l'API pour demander des informations ou des tâches spécifiques à l'IA.
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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