Formation Moondream AI
| 1490€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Moondream AI est un modèle de vision-langage léger pour décrire des images, extraire des informations et répondre à des questions visuelles. Vous apprendrez à l’intégrer rapidement pour automatiser des cas d’usage comme le contrôle qualité, l’indexation d’images, ou l’assistance à la saisie via OCR et compréhension de scène.
Cette formation vise une prise en main opérationnelle de Moondream AI : chargement du modèle, inférence sur images, prompts efficaces et structuration des sorties (JSON, champs métiers). Les exercices s’appuient sur des scénarios concrets (photos produits, documents, captures d’écran) et des métriques simples pour valider la qualité.
L’approche est centrée sur des ateliers et démos reproductibles : pipeline de prétraitement, gestion des performances (CPU/GPU), et intégration dans une API. Les livrables incluent un notebook/mini-projet, un script d’inférence, et une checklist de bonnes pratiques (prompts, latence, erreurs).
Comme toutes nos formations, celle-ci vous présentera la dernière version stable de la technologie Moondream AI et ses nouveautés.
Objectifs
- Installer et configurer Moondream AI dans un environnement Python.
- Réaliser des inférences image→texte et des questions/réponses visuelles.
- Concevoir des prompts robustes et des sorties structurées exploitables.
- Optimiser latence et consommation mémoire selon CPU/GPU.
- Exposer le modèle via une API simple et tester en conditions réelles.
Public visé
- Développeurs Python souhaitant intégrer de la vision IA.
- Data scientists/ML engineers orientés prototypage rapide.
- Ingénieurs backend voulant industrialiser une brique VLM.
- Chefs de projet technique évaluant des cas d’usage vision.
Pré-requis
- Bonnes bases en Python (packages, environnements, scripts).
- Notions de machine learning et d’inférence de modèles.
- Manipulation de fichiers image et formats (JPEG/PNG) et JSON.
- Connaissances de base en API HTTP (requêtes, payloads).
Pré-requis techniques
- Ordinateur avec 16 Go de RAM recommandés (8 Go minimum).
- Windows (idéalement WSL2), macOS ou Linux.
- Python 3.10+, gestion d’environnements (venv/conda) et pip.
- Option GPU : NVIDIA avec pilotes et stack compatible (selon framework), sinon exécution CPU.
- Éditeur de code (VS Code ou équivalent) et un terminal.
Programme de formation Moondream AI
[Jour 1 – Matin]
Découvrir Moondream AI et préparer l’environnement
- Comprendre le positionnement : VLM (Vision-Language Model) et cas d’usage (caption, VQA, extraction visuelle)
- Choisir le mode d’exécution : local CPU/GPU, contraintes mémoire, latence et coût
- Installer et valider l’environnement Python (venv, dépendances, versions) et un premier script d’inférence
- Structurer un projet : gestion des entrées (images), sorties (JSON), logs et configuration
- Atelier pratique : Installer Moondream, exécuter une inférence sur 10 images et exporter les résultats en JSON.
[Jour 1 – Après-midi]
Prompts vision & extraction d’informations fiables
- Concevoir des prompts orientés tâches : description, question/réponse, extraction structurée (champs attendus)
- Réduire l’ambiguïté : consignes, format de sortie, contraintes (unités, listes fermées, priorité aux éléments visibles)
- Gérer les cas difficiles : faible luminosité, texte petit, objets multiples, arrière-plan bruité
- Mettre en place des garde-fous : validation de schéma, règles métier, détection d’incertitude et reprise manuelle
- Atelier pratique : Construire un extracteur (JSON) pour analyser des photos de produits (nom, couleur, présence de logo, état).
[Jour 2 – Matin]
Industrialiser un pipeline de traitement d’images
- Prétraitement : redimensionnement, recadrage, normalisation, gestion des formats et orientation EXIF
- Traitement par lots : files d’attente, parallélisme, reprise sur erreur et idempotence
- Mesurer la qualité : jeux de test, critères (exactitude, complétude), échantillonnage et revue humaine
- Optimiser les performances : cache, choix de résolution, limitation du contexte et gestion des timeouts
- Atelier pratique : Créer un pipeline CLI qui ingère un dossier, traite en batch et produit un rapport de qualité (CSV + erreurs).
[Jour 2 – Après-midi]
Exposer Moondream en service et sécuriser l’usage
- Créer une API simple (endpoint analyse image) avec gestion des uploads et réponses JSON stables
- Bonnes pratiques de robustesse : limites de taille, quotas, validation MIME, gestion des erreurs et observabilité
- Déploiement : packaging, variables d’environnement, configuration, logs et stratégie de montée en charge
- Conformité et risques : données sensibles, anonymisation, rétention, traçabilité et politiques d’accès
- Atelier pratique : Déployer un microservice d’analyse d’images avec endpoint /analyze et tests de charge basiques.
Pour aller plus loin
Formation Copilot
Formation Chatgpt
Formation OpenAI
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
Témoignages
⭐⭐⭐⭐⭐ 4,8/5 sur Google My Business. Vous aussi, partagez votre expérience !
Afficher tous les témoignages
⭐⭐⭐⭐⭐ 4,8/5 sur Google My Business. Vous aussi, partagez votre expérience !
Noter la formation
| 1490€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
UNE QUESTION ? UN PROJET ? UN AUDIT DE CODE / D'INFRASTRUCTURE ?
Pour vos besoins d’expertise que vous ne trouvez nulle part ailleurs, n’hésitez pas à nous contacter.
ILS SE SONT FORMÉS CHEZ NOUS
