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Formation PyTorch
Deux jours pour construire des réseaux de neurones avec PyTorch : tenseurs, Autograd et différentiation automatique, torch.nn et entraînement.
Description
Cette formation PyTorch vous permet de maîtriser le framework de référence du deep learning pour concevoir, entraîner et déployer vos propres modèles, sur GPU comme sur TPU.
Pendant 2 jours, vous apprendrez à :
- manipuler tenseurs et autograd pour poser les bases de tout projet IA,
- construire et entraîner vos propres modèles de deep learning,
- exploiter le GPU pour accélérer vos calculs, quel que soit votre matériel.
Public
Cette formation s'adresse aux développeur·euse·s et data scientist·e·s souhaitant acquérir une autonomie pratique sur PyTorch, que ce soit pour du deep learning ou pour du calcul scientifique sur GPU.
Les objectifs
- Comprendre les principes du calcul tensoriel et de la différentiation automatique
- Être autonome dans la construction d'un réseau de neurones avec PyTorch
- Entraîner, évaluer et optimiser un modèle de deep learning
- Utiliser PyTorch pour du calcul scientifique sur GPU au-delà du seul deep learning
- Savoir déboguer et itérer efficacement grâce au graphe de calcul dynamique
- Identifier les bonnes pratiques pour préparer un modèle à la production
Pré-requis
- Maîtrise de Python
- Notions de base en algèbre linéaire (vecteurs, matrices)
- Ordinateur portable à apporter
Le programme de la formation PyTorch
Jour 1 — Fondamentaux de PyTorch
-
Introduction à PyTorch et à son écosystème
- Positionnement face à TensorFlow et Keras
- Installation et configuration de l'environnement (CPU/GPU)
-
Les tenseurs
- Création, manipulation, opérations
- Broadcasting et indexation avancée
-
Autograd et différentiation automatique
- Graphe de calcul dynamique
- Calcul des gradients
Mises en pratique :
- Manipuler des tenseurs et reproduire une opération de calcul scientifique
- Implémenter une descente de gradient à la main avec autograd
Jour 2 — Réseaux de neurones et entraînement
-
Construire un réseau avec
torch.nn- Modules, couches, fonctions d'activation
- Fonctions de perte et optimiseurs
-
Boucle d'entraînement
- Dataset et DataLoader
- Entraînement, validation, métriques
-
Calcul GPU et passage à l'échelle
- Déplacement des tenseurs et modèles sur GPU
- Notions de portabilité entre accélérateurs (Nvidia, TPU, Trainium)
-
Vers la production
- Sauvegarde et chargement de modèles
- Bonnes pratiques avant mise en production
Mises en pratique :
- Construire et entraîner un réseau de neurones de bout en bout sur un jeu de données réel
- Comparer les performances d'entraînement CPU vs GPU
- Sauvegarder un modèle entraîné et le recharger pour inférence
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FAQ
Il faut des notions de base en algèbre linéaire : vecteurs et matrices. Vous devez surtout maîtriser Python, car la formation démarre par les tenseurs et la différentiation automatique.
Non, la formation traite aussi le calcul scientifique sur GPU au-delà du seul deep learning. Vous y apprendrez à exploiter le GPU pour accélérer vos calculs, quel que soit votre matériel, et à déboguer grâce au graphe de calcul dynamique.
PyTorch pose les bases de la construction et de l'entraînement de modèles. Pour adapter un modèle de langage, la formation Fine-tuning de LLM demande des bases en deep learning, avec des notions de PyTorch en plus. Pour programmer directement le GPU en C++, voyez CUDA.
La formation s'arrête à l'identification des bonnes pratiques pour préparer un modèle à la production, parmi ses objectifs. Elle dure deux jours : le premier sur les fondamentaux, le second sur les réseaux de neurones et leur entraînement.
Nos formations sont éligibles à plusieurs dispositifs de financement, selon votre situation. Human Coders est certifié Qualiopi, ce qui permet la prise en charge par des organismes comme Pôle emploi, votre OPCO ou encore le CPF (Compte Personnel de Formation) pour certaines formations.
Pour en savoir plus, veuillez consulter notre page : Comment financer votre formation ?
Oui, la formation peut être proposée en présentiel ou en distanciel. Pour les inter-entreprises, les modalités (présentiel ou à distance) sont fonction de la session.
Nous pouvons organiser des sessions à d'autres dates ou dans d'autres villes (Bordeaux, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Nantes, Nice, Paris, Strasbourg, Toulouse...)
Les formations se déroulent toujours en petit groupe de 3 à 6 stagiaires. Nous souhaitons que les formateurs et formatrices puissent passer un maximum de temps avec chacun·e.
Voici une journée type :
- 9h : vous êtes accueillis par votre formateur·rice autour d'un petit déjeuner (croissants, pains au chocolat, jus de fruit, thé ou café...)
- 9h30 : la formation commence
- 12h30 : pause de midi. Le·a formateur·rice mangera avec vous. C'est l'occasion d'avoir des discussions plus informelles.
- 14h : reprise de la formation
- 18h : fin de la journée
8 raisons de participer à une formation Human Coders
- Satisfaction client élevée : Un taux de satisfaction de 4,6/5 depuis 2012 (sur 1973 sessions réalisées). 99% des participants se disent satisfaits de nos formations
- Approche pédagogique unique : Des formations en petit groupe, des formateurs passionnés et expérimentés, de véritables workshops... (Plus d'infos sur notre manifeste)
- Catalogue de formations complet : 278 formations au catalogue, de quoi vous accompagner sur tout vos projets
- Écosystème dynamique : Nous accompagnons les dev depuis 14 ans avec des initiatives comme Human Coders News, les Human Talks, le podcast ou encore notre serveur Discord
- Financement facilité : Organisme certifié Qualiopi, indispensable pour que vous puissiez obtenir des aides au financement via votre OPCO
- Références clients prestigieuses : De nombreux clients qui nous font confiance depuis des années
- Accompagnement sur mesure : Nous vous proposons un accompagnement personnalisé par nos consultants pour vous aider dans vos projets au-delà de la formation
- Valorisation professionnelle : Remise d'un diplôme, d'une attestation et d'une certification, suivant les formations effectuées, que vous pourrez afficher sur vos CV et réseaux sociaux
Nos clients
* Nombre de personnes ayant répondu au questionnaire de satisfaction sur cette formation depuis 2012