Formation DeepSeek: Optimisation Avancée et Déploiement des Modèles

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux développeurs intermédiaires, ingénieurs de données et équipes logicielles qui souhaitent mettre en œuvre DeepSeek Coder pour le développement logiciel assisté par IA, l'automatisation et l'optimisation.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre la génération et la refactorisation du code assistée par IA dans des projets à grande échelle.
• Utiliser le débogage puissé par l'IA pour améliorer la fiabilité logicielle.
• Intégrer DeepSeek Coder aux pipelines DevOps et CI/CD.
• Utiliser l'IA pour une automatisation intelligente dans les flux de travail du génie logiciel.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs, ingénieurs logiciels et scientifiques des données de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser les API DeepSeek pour créer des applications alimentées par l'intelligence artificielle.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fonctionnalités des API DeepSeek.
• Intégrer les API DeepSeek dans les applications.
• Mettre en œuvre l'automatisation et les chatbots alimentés par l'intelligence artificielle.
• Optimiser la performance des API et gérer efficacement les appels aux API.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux architectes IA de niveau avancé, développeurs d'entreprise et CTO qui souhaitent déployer, optimiser et échelonner les modèles DeepSeek dans des environnements d’affaires tout en garantissant la sécurité, la conformité et les pratiques éthiques de l'IA.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Déployer des modèles DeepSeek dans des environnements d’entreprise.
• Optimiser les modèles IA pour la performance et l'échelle.
• Garantir la sécurité des données et la conformité dans les applications IA.
• Mettre en œuvre des pratiques éthiques de l'IA dans les solutions d'affaires.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels non techniques débutants et aux entrepreneurs souhaitant tirer parti des modèles open-source de DeepSeek pour la création de contenu, l'automatisation et l'intelligence d'affaires.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'intelligence artificielle sans code et ses applications dans le domaine des affaires.
• Utiliser les modèles DeepSeek pour la génération de contenu et l'automatisation.
• Intégrer des outils d'IA aux flux de travail existants à l'aide de plateformes comme Zapier, Make et Notion.
• Analyser les données d'affaires et générer des insights opérationnels grâce à l'IA.
• Développer des stratégies pilotées par l'IA pour améliorer la productivité et la prise de décision.

Cette formation en direct menée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux programmeurs et développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent exploiter DeepSeek Coder pour améliorer l'efficacité et la productivité de codage.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les capacités et les limitations de DeepSeek Coder.
• Générer des extraits de code de haute qualité avec l'aide d'IA.
• Utiliser DeepSeek Coder pour déboguer et optimiser le code.
• Automatiser les tâches de codage répétitives à l'aide des outils IA.

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct à Belgique (en ligne ou sur site), est destinée aux ingénieurs, scientifiques des données et chercheurs de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de DeepSeek Math pour résoudre des équations complexes et de DeepSeek Vision pour le traitement d'images guidé par l'IA.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser DeepSeek Math pour la résolution de problèmes assistée par l'IA.
• Appliquer DeepSeek Vision pour l'analyse d'images et la détection d'objets.
• Intégrer des outils mathématiques et visuels alimentés par l'IA dans les applications.
• Optimiser les modèles IA pour l'exactitude et l'efficacité.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs avancés en IA, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux développeurs qui souhaitent affiner les modèles DeepSeek LLM pour créer des applications d'IA spécialisées adaptées à des industries, domaines ou besoins commerciaux spécifiques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les capacités des modèles DeepSeek, y compris DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.
• Préparer les jeux de données et prétraiter les données pour l'affinement.
• Affiner les modèles DeepSeek LLM pour des applications spécifiques à un domaine.
• Optimiser et déployer efficacement les modèles affinés.

Cette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur place) s'adresse aux participants de niveau débutant qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'IA ainsi que l'architecture et les applications de DeepSeek.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts de base de l'IA et des LLM.
• Explorer l'architecture de DeepSeek et ses cas d'utilisation.
• Appliquer les concepts fondamentaux de l'IA à des scénarios réels.
• Comprendre les considérations éthiques dans le développement de l'IA.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Belgique, est destinée aux participants de niveau débutant qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux des grands modèles linguistiques, explorer le fonctionnement de DeepSeek LLM et ses modèles spécifiques, et découvrir des applications pratiques dans le monde des affaires et la vie quotidienne.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de base des grands modèles linguistiques (LLMs).
• Maîtriser l'architecture et les fonctionnalités de DeepSeek LLM, y compris DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.
• Identifier des applications pratiques de DeepSeek LLM dans divers contextes d'affaires.
• Mettre en œuvre des projets de base utilisant DeepSeek LLM pour des tâches quotidiennes.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique complets sur diverses architectures et environnements en nuage.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail d'apprentissage automatique sur un serveur AWS EC2.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et tout autre logiciel nécessaire sur AWS.
• Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Former et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Utiliser d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs souhaitant déployer des charges de travail d'apprentissage automatique dans le cloud Azure.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et tout autre logiciel nécessaire sur Azure.
• Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Former et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines exécutées en parallèle.
• Exploiter d'autres services managés AWS pour étendre une application ML.

Kubeflow est une plateforme open-source conçue pour simplifier la création, l'entraînement et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent créer des flux de travail fiables en utilisant Kubeflow.

À la fin de cette formation, les participants acquerront les compétences nécessaires pour :

• Naviguer dans l'écosystème Kubeflow et ses composants principaux.
• Créer des flux de travail reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des tâches d'entraînement évolutives sur Kubernetes.
• Déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique en utilisant Kubeflow Serving.

Format de la Formation

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Laboratoires pratiques avec des composants Kubeflow réels.
• Exercices pratiques pour créer des flux de travail d'apprentissage automatique complets.

Options de Personnalisation de la Formation

• Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour s'aligner avec la pile technologique et les exigences de projet de votre équipe.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage machine complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks ML associés.
• Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
• Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
• Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accommoder plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
• Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.