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Inférence LLM & Déploiement à Grande Échelle Certification

Servir des grands modèles de langage rapidement, à moindre coût et de façon fiable à grande échelle

Key facts

About the Inférence LLM & Déploiement à Grande Échelle certification

Transformez un modèle entraîné en un service de production rapide, abordable et fiable sous un trafic réel. Cette certification professionnelle couvre les différences fondamentales entre l'inférence et l'entraînement, la boucle de décodage autorégressif, et les deux phases qui dominent le coût : le prefill limité par le calcul et le decode limité par la mémoire. Vous maîtriserez le cache KV — pourquoi il existe, ce qu'il coûte en mémoire GPU, et pourquoi c'est lui, et non les poids, qui limite souvent le débit — ainsi que les stratégies de batching qui amortissent ce coût : statique, dynamique et continu (en-vol). La boîte à outils de service principale suit : PagedAttention et vLLM pour la gestion efficace de la mémoire KV, FlashAttention pour l'attention IO-aware, la quantification (int8/int4, GPTQ, AWQ, GGUF, poids seuls vs poids-et-activations) et ses compromis en précision, le décodage spéculatif/assisté pour la latence, et le parallélisme de tenseurs pour les modèles trop grands pour un seul GPU. Vous effectuerez le calcul de la mémoire GPU (paramètres, cache KV, activations), raisonnerez sur les métriques de latence qui comptent — TTFT, TPOT/ITL et bout en bout — et naviguerez le compromis débit-vs-latence. Enfin, vous opérerez le service : autoscaling et équilibrage de charge, choix d'un stack de service (vLLM / TGI / TensorRT-LLM), mise en cache des invites et des préfixes, optimisation des coûts, monitoring et observabilité, et garde-fous au moment du service. À l'issue, vous serez capable de dimensionner, déployer, régler et défendre un vrai déploiement d'inférence LLM.

What you will learn

The official Inférence LLM & Déploiement à Grande Échelle study course covers:

  1. From Training to Inference — Why serving is a different problem: the forward-only decode loop, the prefill/decode split, and the KV-cache that defines LLM inference.
  2. The KV-Cache & GPU-Memory Math — Why the KV-cache exists, what it costs, and how to size weights + KV + activations for a real deployment.
  3. Batching & Attention Kernels — Static, dynamic, and continuous batching; PagedAttention's paged KV; and FlashAttention's IO-aware exact attention.
  4. Quantization & Faster Decoding — Int8/int4 weight and activation quantization (GPTQ, AWQ, GGUF), the accuracy tradeoff, and speculative decoding.
  5. Serving at Scale — Latency metrics, throughput/latency tradeoffs, tensor parallelism, serving stacks, caching, autoscaling, cost, observability, and guardrails.

Prerequisites

Frequently asked questions

Is the Inférence LLM & Déploiement à Grande Échelle certificate verifiable?
Yes. Every issued Hootix Academy certificate carries a unique credential code that anyone can verify online.
How is the Inférence LLM & Déploiement à Grande Échelle exam structured?
It is a 105-minute proctored multiple-choice exam of 75 questions; you need 75% to pass.
Do I need to buy the course to take the exam?
You can purchase the certification exam on its own, or bundle it with the full study course at a reduced price.
How long does the Inférence LLM & Déploiement à Grande Échelle course take?
About 38 hours of self-paced study.

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