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Héberger et maintenir son LLM open-source : déployer une IA souveraine en local

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000300737
Organisme responsable : CRM INSTITUT SAS (ouvre dans un nouvel onglet)

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Présentation de la formation

Objectifs

Cette formation vous apprend à héberger et maintenir vos propres modèles d'IA open-source, sans dépendre des éditeurs propriétaires. De l'installation d'un LLM en local avec Ollama et Open WebUI jusqu'à la sécurisation, l'orchestration via n8n et la maintenance de l'infrastructure, vous gagnez en souveraineté sur vos données et en maîtrise de vos coûts. Une formation très pratique, orientée mise en œuvre réelle sur votre propre matériel. Objectifs pédagogiques : -…

Cette formation vous apprend à héberger et maintenir vos propres modèles d'IA open-source, sans dépendre des éditeurs propriétaires. De l'installation d'un LLM en local avec Ollama et Open WebUI jusqu'à la sécurisation, l'orchestration via n8n et la maintenance de l'infrastructure, vous gagnez en souveraineté sur vos données et en maîtrise de vos coûts. Une formation très pratique, orientée mise en œuvre réelle sur votre propre matériel. Objectifs pédagogiques : - Comprendre le paysage des LLM open-source (Llama, DeepSeek, Mistral, GLM…) et leurs cas d'usage - Déployer un LLM open-source en local avec Ollama et Open WebUI - Choisir le bon modèle selon le matériel disponible (taille, quantization, mémoire) - Sécuriser et exposer son IA (authentification, ports, conteneurisation Docker) - Orchestrer des workflows et des agents avec n8n autour de modèles locaux - Maintenir son infrastructure : mises à jour des modèles, monitoring, sauvegardes, maîtrise des coûts

Programme de la formation

Programme : - Panorama de l'IA open-source (Pourquoi héberger son IA, souveraineté et confidentialité des données, modèles open-source vs propriétaires, critères de choix) - Déployer un LLM en local (Installation d'Ollama et Open WebUI, choix et quantization des modèles, dimensionnement matériel, premiers usages) - Sécurité et conteneurisation (Docker, exposition des ports, authentification, bonnes pratiques de sécurité et mises à jour) - Orchestration et agents (Connexion à n8n,…

Programme : - Panorama de l'IA open-source (Pourquoi héberger son IA, souveraineté et confidentialité des données, modèles open-source vs propriétaires, critères de choix) - Déployer un LLM en local (Installation d'Ollama et Open WebUI, choix et quantization des modèles, dimensionnement matériel, premiers usages) - Sécurité et conteneurisation (Docker, exposition des ports, authentification, bonnes pratiques de sécurité et mises à jour) - Orchestration et agents (Connexion à n8n, automatisations, assistants verticalisés, intégration dans vos outils métiers) - Maintenance et exploitation (Monitoring, gestion des ressources, sauvegardes, versions de modèles, maîtrise des coûts) Public visé : Développeurs et profils techniques, DSI, responsables IT et DevOps, Entrepreneurs et consultants tech, Data engineers / analysts souhaitant internaliser l'IA, Toute personne souhaitant héberger ses propres modèles d'IA Prérequis : À l'aise avec la ligne de commande et les bases de Docker. Un ordinateur récent (16 Go de RAM minimum recommandés) est conseillé pour les ateliers. Évaluation : Feuilles de présence ; Exercices pratiques ; Quiz intermédiaires ; Évaluation finale des acquis ; Attestation de fin de formation.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Modalités pédagogiques

Formation entièrement à distance de 16 heures (2 jours) en classe virtuelle, très pratique : mise en œuvre réelle sur le matériel du participant (installation, sécurisation, orchestration et maintenan

Durée

En centre

16 h

Financement

Conventionnement
Non

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

À l'aise avec la ligne de commande et les bases de Docker. Un ordinateur récent (16 Go de RAM minimum recommandés) est conseillé pour les ateliers.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement à distance

Adresse

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
CRM INSTITUT SAS
95150 Taverny
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes