Linux pour l'IA : de novice à ninja
Cesser de perdre des journées sur des environnements mal configurés : maîtriser Linux, les GPU et les conteneurs pour développer, déployer et exploiter vos solutions d'IA
Pourquoi cette formation est-elle cruciale ?
Presque tout ce qui fait tourner de l'IA tourne sous Linux : postes de développement, serveurs d'inférence, conteneurs, grappes de calcul GPU. Une équipe qui n'est pas à l'aise avec cet environnement perd un temps considérable sur des problèmes qui n'ont rien à voir avec l'IA elle-même.
Devenir autonome, pas seulement suivre une recette
Cette formation en cinq demi-journées s'adresse aux scientifiques de données, développeurs et ingénieurs qui travaillent quotidiennement avec des outils d'IA sans maîtriser le système qui les porte. L'objectif n'est pas de mémoriser des commandes, mais de comprendre assez le système pour diagnostiquer seul un problème inédit.
- Ligne de commande et scripts : la base sur laquelle tout le reste repose
- Environnements Python reproductibles, et pourquoi ils cassent si souvent
- Conteneurs : construire une image qui fonctionne aussi ailleurs que sur votre poste
- GPU et CUDA : pilotes, versions, mémoire, et les incompatibilités classiques
- Inférence locale et auto-hébergée : servir un modèle sur votre propre matériel
- Diagnostic, journaux et supervision quand un service ne répond plus
Chaque notion est immédiatement mise en pratique sur une machine réelle, y compris les pannes : nous cassons volontairement des environnements pour apprendre à les réparer.
Ateliers pratiques
Environnement de développement reproductible
Installer une chaîne Python complète, l'isoler correctement et la rendre reproductible d'une machine à l'autre, conteneur inclus.
Servir un modèle en local
Déployer un service d'inférence auto-hébergé, l'exposer proprement, le superviser et le redémarrer automatiquement en cas de panne.
GPU, CUDA et dépannage
Pilotes, versions de CUDA, accès GPU depuis un conteneur, mémoire saturée : diagnostiquer et résoudre les pannes les plus fréquentes.
Programme de formation
Introduction à Linux
Histoire, distributions, architecture système et concepts fondamentaux.
Commandes bash de base
Navigation, manipulation de fichiers, redirection, pipes et scripts essentiels.
Gestion des paquets
apt, rpm et gestion des dépendances pour l'IA.
Utilisateurs, Groupes et permissions
Gestion des accès, sudo, chmod, chown et sécurisation des environnements.
Introduction au dépannage
Diagnostic des problèmes, logs système et outils de troubleshooting.
Réseau
Configuration réseau, SSH, tunneling et accès aux ressources distantes.
Métriques
Monitoring des ressources, htop, nmon, nvidia-smi et outils de performance.
Journalisation
Systemd journal, logs applicatifs et centralisation des logs.
Services avec systemd
Création et gestion de services, déploiement d'APIs ML en production.
Environnements Python reproductibles
Environnements virtuels, gestionnaires de dépendances modernes, carnets de calcul et pièges classiques de versionnement.
Conteneurs
Construire, alléger et déboguer une image ; accès GPU depuis un conteneur ; ce qui distingue « ça marche chez moi » d'un déploiement fiable.
GPU et CUDA
Pilotes NVIDIA, compatibilité des versions, mémoire vidéo, surveillance de l'occupation et résolution des conflits les plus courants.
Inférence locale et auto-hébergée
Servir un modèle sur votre propre matériel : moteurs d'inférence, quantification, arbitrage entre coût, latence et confidentialité.