Formation : Qwen

Module 1 — La famille Qwen d'Alibaba

• Situer Qwen comme la famille de grands modèles de langage développée par l'équipe Qwen d'Alibaba Cloud.
• Comprendre la série Qwen3 (avril 2025) composée de modèles dense et Mixture-of-Experts (MoE).
• Repérer l'éventail de tailles, de 0,6B à 235B de paramètres (par exemple 235B-A22B en MoE).
• Retenir la publication sous licence Apache 2.0, autorisant un usage commercial sans restriction majeure.
• Identifier les variantes Instruct et Thinking ainsi que les cas d'usage : dialogue, code, traduction, agents.

Module 2 — Capacités multilingues

• Exploiter la prise en charge de plus de 100 langues et dialectes, atout majeur pour des usages internationaux.
• Évaluer la qualité en français et dans les langues européennes pour des tâches de rédaction et de traduction.
• Concevoir des prompts multilingues et gérer le passage d'une langue à l'autre dans un même échange.
• Utiliser Qwen pour la traduction et le suivi d'instructions dans un contexte plurilingue.
• Mesurer les limites et vérifier les sorties sur les langues moins dotées en données.

Module 3 — Modes de raisonnement et architecture

• Comprendre les modes hybrides « thinking » et « non-thinking » permettant d'ajuster raisonnement, vitesse et coût.
• Distinguer les modèles dense (de 0,6B à 32B) et MoE (30B-A3B, 235B-A22B) et leurs paramètres actifs.
• Choisir un modèle selon la tâche : mode raisonnement pour maths et code, mode direct pour la rapidité.
• Prendre en compte la prise en charge du Model Context Protocol (MCP) pour les capacités d'agent.
• Arbitrer entre qualité et coût de calcul selon la taille et le mode retenus.

Module 4 — Exécution locale et hébergée

• Exécuter Qwen3 en local via Ollama, LM Studio, llama.cpp (GGUF) ou MLX sur Apple Silicon.
• Estimer les besoins matériels selon la taille du modèle et le niveau de quantification.
• Déployer un serveur d'inférence avec vLLM ou SGLang exposant une API compatible OpenAI.
• Utiliser l'offre managée Alibaba Cloud Model Studio pour un accès hébergé sans gérer l'infrastructure.
• Comparer confidentialité de l'auto-hébergement et simplicité de l'accès hébergé.

Module 5 — Intégration API et mise en production

• Configurer l'accès à l'API Qwen (Alibaba Cloud) : clés d'API, points de terminaison, paramètres de génération.
• Structurer les messages et prompts système pour fiabiliser les réponses en production.
• Mettre en place journalisation, suivi des tokens et gestion des quotas et du rate limiting.
• Établir une démarche d'évaluation de la qualité avant déploiement et pour suivre les régressions.
• Traiter la conformité RGPD et la localisation des données selon le mode de déploiement choisi.