Formation Docker pour le MLOps : Conteneurisation de bout en bout des pipelines

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent approfondir leurs connaissances en Docker afin de déployer des applications à plus grande échelle tout en gardant le contrôle.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire leurs propres Docker images.
• Déployer et gérer un grand nombre d'applications Docker.
• Évaluer différentes solutions d'orchestration de conteneurs et choisir celle qui convient le mieux.
• Mettre en place un processus d'intégration continue pour les applications Docker.
• Intégrer les applications Docker aux processus d'intégration des outils continus existants.
• Sécuriser leurs Docker applications.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur en France (en ligne ou sur site), s'adresse à des ingénieurs en IA et à des scientifiques de données de niveau avancé, disposant d'une expérience intermédiaire à avancée, et souhaitant améliorer les performances des modèles DeepSeek, réduire la latence et déployer des solutions d'IA efficacement grâce aux pratiques modernes de MLOps.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Optimiser les modèles DeepSeek en termes d'efficacité, de précision et d'évolutivité.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de MLOps et de gestion des versions de modèles.
• Déployer des modèles DeepSeek sur des infrastructures cloud et sur site.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle des solutions d'IA de manière efficace.

Docker est une plateforme de conteneurisation qui permet de créer des environnements cohérents, portables et reproductibles pour les charges de travail en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant encapsuler des bases de code, des dépendances et des modèles de ML à l'aide de Docker pour des workflows fiables allant du développement à la production.

À l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

• Créer et gérer des images Docker adaptées aux applications d'IA et de ML.
• Conteneuriser les pipelines, outils et dépendances de l'apprentissage automatique.
• Optimiser les environnements Docker pour la performance et la portabilité.
• Déployer des services de ML conteneurisés dans différents environnements d'exécution.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Démonstrations de concepts accompagnées de discussions guidées.
• Exercices pratiques axés sur des tâches de conteneurisation réelles.
• Mise en œuvre pratique à l'aide d'environnements Docker de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour adapter cette formation à l'environnement de votre organisation, veuillez nous contacter pour en discuter.

La CI/CD pour l’IA est une approche structurée visant à automatiser le conditionnement, les tests, la containerisation et le déploiement des modèles au moyen de pipelines d’intégration continue et de livraison continue.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s’adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant automatiser les workflows complets de livraison de modèles IA à l’aide de Docker et de plateformes CI/CD.

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Créer des pipelines automatisés pour construire et tester des conteneurs de modèles IA.
• Mettre en œuvre un contrôle de version et la reproductibilité tout au long du cycle de vie des modèles.
• Intégrer des stratégies de déploiement automatisées pour les services d’IA.
• Appliquer les bonnes pratiques de CI/CD adaptées aux opérations Machine Learning (MLOps).

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Présentations et discussions techniques guidées par l’instructeur.
• Labs pratiques et exercices d’implémentation en situation réelle.
• Simulations de workflows CI/CD réalistes dans un environnement contrôlé.

Options de personnalisation du cours

• Si votre organisation nécessite des workflows de pipeline personnalisés ou des intégrations spécifiques à la plateforme, veuillez nous contacter afin d’adapter ce cours à vos besoins.

Le programme Certified Kubernetes Administrator (CKA) a été créé par la Linux Foundation et la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes est aujourd'hui l'une des principales plateformes utilisées pour l'orchestration de conteneurs.

NobleProg dispense des formations Docker et Kubernetes depuis 2015. Avec plus de 360 projets de formation réalisés avec succès, nous sommes devenus l'une des entreprises de formation les plus connues au monde dans le domaine de la conteneurisation.

Depuis 2019, nous aidons également nos clients à confirmer leurs performances dans l'environnement k8s en les préparant et en les encourageant à passer les examens CKA et CKAD.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs système, Kubernetes aux utilisateurs qui souhaitent confirmer leurs connaissances en passant l'examen CKA.

D'autre part, la formation est également axée sur l'acquisition d'une expérience pratique dans l'administration Kubernetes, nous recommandons donc d'y participer, même si vous n'avez pas l'intention de passer l'examen CKA.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Exposé et discussion interactifs.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
• Pour en savoir plus sur la certification CKA, veuillez consulter : https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Le programme Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) a été développé par The Linux Foundation et la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), l'hôte de Kubernetes.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un instructeur est destinée aux développeurs souhaitant confirmer leurs compétences en conception, construction, configuration et exposition d'applications cloud natives pour Kubernetes.

D'autre part, la formation se concentre également sur l'acquisition d'une expérience pratique en développement d'applications Kubernetes, nous recommandons donc d'y participer, même si vous n'avez pas l'intention de passer l'examen CKAD.

NobleProg délivre des formations Docker & Kubernetes depuis 2015. Avec plus de 360 projets de formation réussis, nous sommes devenus l'une des entreprises de formation les plus connues au monde dans le domaine de la conteneurisation. Depuis 2019, nous aidons également nos clients à confirmer leurs performances dans un environnement k8s en les préparant et en les encourageant à passer les examens CKA et CKAD.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférence interactive et discussion.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
• Pour en savoir plus sur le CKAD, veuillez visiter: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Docker est une plateforme open-source conçue pour automatiser le processus de construction, d'expédition et d'exécution des applications dans des conteneurs.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent utiliser Docker pour déployer et gérer des logiciels sous forme de conteneurs plutôt que comme des logiciels traditionnels autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Docker.
• Comprendre et mettre en œuvre la conteneurisation des logiciels.
• Gérer les applications basées sur Docker.
• Connecter différents réseaux d'applications et de systèmes Docker.
• Comprendre et modifier les dépôts Docker.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif avec discussions.
• Nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.
• Pour en savoir plus sur Docker, veuillez visiter : https://www.docker.com

Apprenez à construire, déployer et administrer des environnements conteneurisés en utilisant Docker, Kubernetes et OpenShift. Cette formation pratique de cinq jours couvre les images de conteneurs, les charges de travail Kubernetes, le réseau de cluster, le stockage, la sécurité, la surveillance et l'administration pratique d'OpenShift. Les participants acquièrent les compétences nécessaires pour exploiter des plateformes de conteneurs modernes et résoudre les problèmes d'applications dans les environnements de développement et de production.

Dans cette formation dirigée par un instructeur en France (sur site ou à distance), les participants apprendront à créer et gérer des conteneurs Docker, puis à déployer une application d'exemple dans un conteneur. Les participants apprendront également comment automatiser, mettre à l'échelle et gérer leurs applications conteneurisées au sein d'un cluster Kubernetes. Enfin, la formation abordera des sujets plus avancés, guidant les participants tout au long du processus de sécurisation, mise à l'échelle et surveillance d'un cluster Kubernetes.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et exécuter un conteneur Docker.
• Déployer un serveur et une application web conteneurisés.
• Construire et gérer des images Docker.
• Configurer un cluster Docker et Kubernetes.
• Utiliser Kubernetes pour déployer et gérer une application web en cluster.
• Sécuriser, mettre à l'échelle et surveiller un cluster Kubernetes.

Objectifs de la formation: Acquérir des compétences théoriques et opérationnelles sur Docker et Kubernetes.

L'accélération par GPU est essentielle pour exécuter des charges de travail d'apprentissage profond haute performance de manière évolutive et efficace.

Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels techniques de niveau intermédiaire souhaitant configurer, optimiser et exécuter des charges de travail d'IA activées par GPU dans des conteneurs Docker.

À l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

• Construire et exécuter des conteneurs activés par GPU pour l'entraînement et l'inférence.
• Configurer CUDA, les pilotes et les bibliothèques d'exécution pour les flux de travail d'IA conteneurisés.
• Optimiser l'allocation et l'isolation des ressources pour les applications intensives en GPU.
• Déployer des services d'apprentissage profond conteneurisés évolutifs dans des environnements de production.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Enseignement interactif soutenu par des démonstrations réelles.
• Pratique orientée vers des exercices axée sur le développement activé par GPU.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour une formation adaptée à votre infrastructure ou à votre pile GPU, veuillez nous contacter pour en discuter.

Kubeflow est une plateforme open source conçue pour rationaliser la construction, l'entraînement et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants à intermédiaires souhaitant construire des workflows ML fiables à l'aide de Kubeflow.

À l'issue de cette formation, les participants acquerront les compétences pour :

• Naviguer dans l'écosystème Kubeflow et ses composants principaux.
• Construire des workflows reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des tâches d'entraînement évolutives sur Kubernetes.
• Servir efficacement des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Kubeflow Serving.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Travaux pratiques avec des composants réels de Kubeflow.
• Exercices pratiques pour créer des workflows ML de bout en bout.

Options de personnalisation du cours

• Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour s'aligner sur la pile technologique et les exigences de projet de votre équipe.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, sur France (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux data scientists souhaitant concevoir, déployer et gérer des flux de travail de machine learning sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site (on-premise) et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines de machine learning complets sur des architectures diverses et des environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour générer et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des charges de travail de formation ML, d'ajustement d'hyperparamètres et de service à travers plusieurs plateformes.

Cette formation dirigée par un instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs souhaitant évaluer les approches et outils disponibles aujourd'hui pour prendre une décision éclairée quant à l'adoption de MLOps au sein de leur organisation.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer divers frameworks et outils MLOps.
• Composer l'équipe appropriée avec les compétences nécessaires pour construire et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner des données pour leur utilisation par des modèles d'apprentissage automatique.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils nécessaires pour le construire.
• Expérimenter avec différents frameworks et serveurs d'apprentissage automatique pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus d'apprentissage automatique afin qu'il soit reproductible et maintenable.

Le MLOps sur Kubernetes est un cadre permettant d'automatiser l'entraînement, la validation, l'emballage et le déploiement des modèles de machine learning à l'aide de pipelines conteneurisés et de flux de travail GitOps.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant construire des pipelines MLOps automatisés et évolutifs sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des pipelines CI/CD de bout en bout pour le machine learning.
• Mettre en œuvre des flux de travail GitOps pour le déploiement et la gestion des versions des modèles.
• Automatiser l'entraînement, les tests et l'emballage des modèles ML.
• Intégrer les stratégies de surveillance, d'alerte et de restauration (rollback).

Format de la formation

• Présentations guidées par le formateur et analyses techniques approfondies.
• Exercices pratiques pour construire des workflows CI/CD réalistes.
• Pratique en laboratoire en direct pour le déploiement de charges de travail ML sur Kubernetes.

Options de personnalisation du cours

• Les organisations peuvent demander un contenu sur mesure, aligné sur leurs outils et infrastructures MLOps internes.