Formation Llama en 1:1.Les LLM Meta, chez toi.
Un expert Llama ouvre tes cas d'usage avec toi et règle ce qui compte : choisir le bon modèle Meta open-weight, le faire tourner en local avec Ollama, le fine-tuner sur tes données, et le self-hoster pour la confidentialité. On part de tes vraies tâches et de ton matériel, pas de théorie.
★★★★★ 4,7/5 · +300 pros formés · Activateur France Num
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Freepik SpacesOn déploie Llama dans des stacks clients, pas juste en théorie.
La plupart des formations Llama sont des tutos enregistrés par des gens qui ont lancé le modèle la veille. Chez Hack'celeration, c'est l'inverse : faire tourner Llama en local avec Ollama, le servir avec vLLM, le fine-tuner sur les données d'un client, le self-hoster pour des boîtes dont les données ne peuvent pas sortir, c'est notre quotidien d'agence. Tout ce qu'on t'enseigne, on le pratique sur des stacks en prod. On connaît les pièges (le modèle trop gros pour ton GPU, la quantization qui dégrade plus que prévu) parce qu'on les a déjà résolus.
- On déploie Llama dans des stacks clients chaque semaine, pas juste en théorie
- Format 1:1 : le formateur s'adapte à ton niveau, du débutant en prompt au dev confirmé
- On te dit quand Llama n'est pas le bon choix (parfois GPT ou Claude mérite son prix)
- On part de tes vrais cas d'usage et de ton matériel, pas d'un exemple bidon
Quatre piliers pour que Llama tourne vraiment chez toi.
Llama mal utilisé, c'est le mauvais modèle sur chaque tâche, une machine qui rame, et des données envoyées là où elles ne devraient pas aller. La plupart des galères viennent des choix autour du modèle, pas du modèle lui-même. On reprend tes vrais cas d'usage et on déroule les quatre piliers ensemble.
- Les modèles Llama
De 8B à 405B, et quand prendre l'open-weight
Llama est la famille de modèles open-weight de Meta : les poids se téléchargent, donc tu peux faire tourner le modèle chez toi, le fine-tuner sur tes données, et le déployer sans payer au token. On associe chaque taille à un vrai usage, du 1B et 8B pour l'embarqué et les tâches rapides jusqu'au 70B et 405B pour les cas exigeants. Et on est franc : un modèle fermé comme GPT ou Claude reste parfois meilleur. On t'aide à savoir quand l'open-weight gagne vraiment.
Choisir mon modèle - Run local et cloud
Fais tourner Llama, sur ton laptop ou un GPU cloud
On démarre par le faire tourner. En local, Ollama lance un modèle en une commande, avec la quantization qui va bien pour tenir sur ta machine. Pour servir plusieurs utilisateurs ou monter en charge, on passe sur vLLM ou TGI sur un GPU cloud. La surface API est compatible OpenAI : passer du dev (Ollama) à la prod (vLLM), c'est un changement d'URL, pas une réécriture de code.
Voir comment le lancer - Fine-tuning sur tes données
Spécialise Llama, sur ton métier et ton ton
Un Llama de base est généraliste. Fine-tuné sur tes données, il parle ton métier, ton vocabulaire, ton ton. On utilise LoRA et QLoRA (du PEFT, donc pas besoin de réentraîner tout le modèle) avec des outils comme Unsloth ou Hugging Face TRL pour entraîner sur un seul GPU correct. On prépare ton dataset, on lance l'entraînement, on exporte en GGUF pour Ollama. Tu obtiens un modèle qui colle à ton usage, pas un modèle générique de plus.
Voir le fine-tuning - Self-hosting et confidentialité
Héberge-le chez toi, tes données ne sortent jamais
Comme les poids sont ouverts, tu peux self-hoster Llama sur ta propre infra : tes prompts et tes données ne partent vers aucune API tierce. Ça compte pour la conformité, la confidentialité, et le coût (zéro facture au token une fois le serveur en place). On déroule le matériel qu'il faut, le serveur d'inférence, et comment brancher Llama dans ton stack à côté de tes autres outils. On dit aussi quand une API gérée reste plus simple et moins chère pour ton volume.
Planifier mon setup
Découvre nos formateurs, repars avec un plan.
Laisse ton email. On revient vers toi pour te mettre en relation avec un formateur certifié Hack'celeration : on regarde tes cas d'usage, on repère où Llama peut tourner chez toi sans perte de qualité, et on te dit par quoi commencer. Sans engagement, même si tu ne suis pas la formation.
- Diagnostic de tes tâches et de ton matériel disponible
- Les premières tâches à confier à Llama, par ordre de priorité
- Le bon format 1:1 selon ton niveau et ton stack
- Un avis honnête : Llama ou un modèle fermé selon ton cas
Ton accompagnement Llama, étape par étape.
Cinq étapes, sans skip. Chacune sur tes vrais cas d'usage, avec un livrable clair. Dès la première session, on cartographie tes tâches et tes contraintes. À la fin, tu fais tourner Llama sur ton travail sans nous.
- Étape 1 · Audit du cas d'usage et des contraintes
On cartographie ton vrai besoin et ton matériel
Première session, on regarde ce que tu attends d'un modèle : chat, code, extraction, classification, résumé. On vérifie tes contraintes réelles : confidentialité des données, budget, et le matériel dont tu disposes (un laptop, un GPU, une instance cloud). On est honnête sur là où Llama gagne face à une API fermée et là où il ne gagne pas. Tu repars avec une liste claire des tâches à confier à Llama, par ordre de priorité, et le bon modèle pour chacune. Pas de théorie, ton cas réel.
- Étape 2 · On le fait tourner
Llama tourne en local, puis on prépare la montée en charge
On choisit le bon modèle et sa quantization, et on le fait tourner chez toi avec Ollama, souvent en quelques minutes sur une machine correcte. On teste tes prompts dessus pour valider que la qualité tient sur tes tâches. Si tu dois servir plusieurs utilisateurs, on prépare vLLM ou TGI sur un GPU cloud. Comme la surface est compatible OpenAI, ton code de dev marchera en prod sans réécriture. À la fin, tu as un Llama qui répond sur tes vraies tâches.
- Étape 3 · Fine-tuning
On spécialise Llama sur tes données
Si le modèle de base ne suffit pas, on le fine-tune sur tes données. On prépare ton dataset (le vrai travail, c'est là), on lance un entraînement LoRA ou QLoRA avec Unsloth ou Hugging Face TRL pour tenir sur un seul GPU, et on évalue le modèle obtenu sur tes cas. On exporte en GGUF pour le rebrancher dans Ollama. Tu pratiques sur ton propre jeu de données, pas un exemple jouet. Tu finis avec un Llama qui parle ton métier et ton ton. Cette étape est optionnelle si le modèle de base te suffit.
- Étape 4 · Déploiement et self-hosting
On self-hoste Llama si tes données ne peuvent pas sortir
Si tes prompts ne peuvent pas partir vers une API tierce (données sensibles, conformité), on passe en self-hosted sur ton infra. On déroule le matériel réaliste qu'il te faut, le serveur d'inférence (vLLM, TGI), et les compromis de qualité des versions quantifiées plus légères. On le branche dans ton stack pour qu'il vive à côté de tes autres outils, avec une API stable pour ton app. On est franc sur le coût d'une machine GPU et sur les cas où une API gérée reste plus simple et moins chère.
- Étape 5 · Autonomie
Tu fais tourner Llama sur ton travail sans nous
L'objectif numéro 1 : que tu sois autonome. À la fin de l'accompagnement, tu sais choisir le bon modèle Llama, le faire tourner en local ou en cloud, le fine-tuner sur tes données, et le self-hoster si besoin. Tu n'as plus besoin d'une agence pour faire tourner un LLM open-weight chez toi. Et si tu veux déléguer un plus gros chantier plus tard, on a aussi une agence Llama, mais ce n'est pas le but ici.
Pourquoi se former en 1:1 avec nous.
- +300Pros déjà formés sur l'IA
Plus de 300 personnes ont suivi nos formations en France et en Europe. Devs, fondateurs, équipes data et ops. Pas des chiffres vanity : des gens qui font tourner Llama sur de vraies tâches et ont baissé leur facture IA, au lieu de payer le prix fort pour un job qu'un modèle open-weight gère très bien.
- 4,7/5Note sur 334 avis vérifiés
Note moyenne de 4,7 sur 5, sur 334 avis. On ne va pas prétendre que Llama bat tous les modèles partout : sur certaines écritures fines, GPT ou Claude restent devant. Mais le format 1:1 fait la différence pour savoir exactement quand l'open-weight de Meta est le bon choix.
- 1:1Un expert dédié, pas une classe de 100
Tu n'es pas un numéro dans un webinar. Un formateur ouvre tes vrais cas d'usage, regarde ton stack et ton matériel, et avance sur tes tâches concrètes. On cale les sessions selon tes dispos, replays inclus.
Une agence en activité, reconnue par l'État.
Hack'celeration est certifié Activateur France Numérique et porte le titre d'Ambassadeur de l'IA, décernés par France Num aux structures qui accompagnent vraiment la transformation numérique des entreprises. Côté terrain, on déploie Llama dans des stacks clients chaque semaine : plus de 300 pros formés et une note de 4,7/5 sur 334 avis vérifiés, laissés par les personnes qui ont suivi nos accompagnements, pas juste par l'acheteur.
- Certifié Activateur France Numérique
- Ambassadeur de l'IA (France Num)
- +300 pros formés en France et en Europe
- 4,7/5 sur 334 avis vérifiés
Les questions qu'on nous pose le plus.
C'est quoi une formation Llama en 1:1 ?
Un accompagnement individuel avec un expert Llama, pas une classe de 100 personnes. On ouvre tes vrais cas d'usage, on regarde ton stack et ton matériel, et on avance sur tes tâches concrètes : choisir le bon modèle, le faire tourner en local avec Ollama, le fine-tuner sur tes données, le servir avec vLLM, et le self-hoster si besoin. Tu poses tes questions en direct, l'expert adapte le rythme à ton niveau. On cale les sessions selon tes dispos, et tu repars avec des actions concrètes à chaque fois. C'est la différence entre regarder un tuto et vraiment faire tourner Llama dans ton travail.Combien coûte la formation Llama ?
Il n'y a pas de tarif unique. On te met en relation avec un formateur certifié par Hack'celeration, selon ton besoin et ton niveau. Le prix varie d'un formateur à l'autre, selon son profil et le format adapté à ton projet.Llama, ChatGPT ou Claude : lequel utiliser ?
Ça dépend de la tâche et de tes contraintes. Llama est open-weight : tu le fais tourner chez toi, tes données restent privées, et tu ne paies pas au token une fois ton serveur en place. ChatGPT et Claude gardent l'avantage sur certaines écritures fines, le très long contexte et le poli de leur écosystème (outils, vision, intégrations clés en main). Le bon move, c'est rarement un seul modèle pour tout : on t'aide à router vers Llama ce qui gagne à rester en interne et à baisser le coût, et à garder un modèle fermé pour les jobs qui le méritent. On est honnête sur là où chacun gagne.Faut-il un GPU pour faire tourner Llama ?
Pas toujours. Les petits modèles Llama (1B, 3B, 8B) tournent sur un bon laptop via Ollama, en quantization, à une vitesse confortable pour du dev et du prototypage, parfois même sur le CPU avec patience. Pour les modèles plus gros (70B) ou pour servir plusieurs utilisateurs vite, il te faut un GPU avec assez de mémoire, ou une instance cloud à la demande. En formation, on regarde ton matériel réel et on choisit la taille de modèle et la quantization qui tournent vraiment chez toi, sans te vendre une machine dont tu n'as pas besoin.Combien coûte le self-hosting de Llama ?
Ça dépend du modèle et du volume. Self-hoster supprime la facture au token : une fois le serveur en place, tu ne paies que le matériel et l'électricité. Pour un petit modèle en local, le coût est quasi nul au-delà de ta machine. Pour servir un 70B en continu, compte une vraie machine GPU ou une instance cloud, qui peut quand même revenir bien moins cher qu'une API à gros volume. On chiffre ton cas pendant la formation et on te dit franchement le point de bascule où le self-hosting devient rentable face à une API gérée.Peut-on fine-tuner Llama sur ses propres données ?
Oui, c'est un des gros atouts de l'open-weight. On fine-tune Llama sur tes données pour qu'il parle ton métier, ton vocabulaire et ton ton. On utilise LoRA et QLoRA (du PEFT : on n'entraîne qu'une petite partie des poids) avec des outils comme Unsloth ou Hugging Face TRL, ce qui permet d'entraîner sur un seul GPU correct au lieu d'un cluster. Le vrai travail, c'est préparer un bon dataset, et on t'aide là-dessus. On exporte ensuite en GGUF pour rebrancher ton modèle dans Ollama. On est franc : parfois un bon prompt ou du RAG suffit et le fine-tuning n'est pas nécessaire.La licence Llama autorise-t-elle un usage commercial ?
Oui dans la grande majorité des cas. Llama est publié sous la licence communautaire de Meta, qui autorise l'usage commercial, y compris en self-hosting. La principale limite vise les très grandes plateformes (au-delà d'un seuil élevé d'utilisateurs actifs mensuels), qui doivent demander une licence à part. Pour une TPE, une PME ou un produit en lancement, tu es très largement dans les clous. En formation, on te pointe la clause exacte selon ton cas, mais on n'est pas avocats : pour un usage massif ou ambigu, on te recommande une validation juridique.Llama est-il sûr avec mes données ?
Oui, si tu le self-hostes, et c'est là tout l'intérêt. En faisant tourner Llama sur ta propre infra (en local ou sur ton cloud privé), tes prompts et tes données ne sortent jamais vers une API tierce : rien n'est envoyé à Meta ni à personne. C'est l'argument numéro un face à une API fermée quand tu as des données sensibles ou des contraintes de conformité. Si tu passes par un hébergeur cloud tiers qui sert Llama, alors les règles habituelles de ce fournisseur s'appliquent. En formation, on pose les deux options honnêtement et on t'aide à choisir selon ta vraie sensibilité.Faut-il être technique pour suivre la formation Llama ?
Pas pour tout. Faire tourner Llama via Ollama ou une interface de chat ne demande quasi pas de code, et on peut démarrer là. Pour servir avec vLLM, fine-tuner ou self-hoster proprement, un peu d'aisance technique aide, mais le format 1:1 part de ton niveau exact : débutant, on déroule pas à pas le lancement en local ; dev confirmé, on saute direct sur le fine-tuning, le serveur d'inférence et le déploiement. Tu apprends pile la couche dont tu as besoin, pas plus.La formation, c'est en ligne ou en présentiel ?
100% en ligne, en visio, en 1:1. Tu rejoins les sessions d'où tu veux, on partage ton écran et tes vrais cas d'usage en direct. Les sessions s'enregistrent si tu veux y revenir. Le format individuel veut dire vraie interaction : tu n'es pas un numéro dans un webinar à 100 personnes, l'expert répond à tes questions sur ton stack et ton matériel. C'est ce qui rend l'apprentissage concret sur un écosystème qui bouge aussi vite que celui de Llama.
Llama mérite de tourner chez toi. Rencontre ton formateur.
Laisse ton email. Un expert qui déploie Llama au quotidien regarde tes cas d'usage et te montre comment le faire tourner chez toi sans perdre en qualité. Sans engagement, même si tu ne suis pas la formation.