Formation Docker pour MLOps : Containerisation de la Pipeline de bout en bout

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 des environnements cohérents, portables et reproductibles pour les charges de travail en IA et apprentissage automatique.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent empaqueter des bases de code ML, leurs dépendances et modèles à l'aide de Docker pour des flux de travail fiables du développement à la production.

Après avoir suivi ce cours, les participants seront en mesure de :

• Construire et gérer des images Docker adaptées aux applications d'IA et ML.
• Conteneuriser des pipelines, outils et dépendances d'apprentissage automatique.
• Optimiser les environnements Docker pour la performance et la portabilité.
• Déployer des services 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 réelles de conteneurisation.
• Mise en œuvre pratique à l'aide d'environnements Docker live-lab.

Options de personnalisation du cours

• Pour personnaliser cette formation à votre environnement organisationnel, veuillez nous contacter pour organiser.

CI/CD pour l'IA est une approche structurée visant à automatiser le conditionnement, les tests, la conteneurisation et le déploiement de modèles en utilisant des pipelines d'intégration continue (CI) et de livraison continue (CD).

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent automatiser les flux de travail de livraison de modèles d'IA de bout en bout à l'aide de Docker et de plates-formes CI/CD.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer des pipelines automatisés pour construire et tester des conteneurs de modèles d'IA.
• Mettre en œuvre le contrôle de version et la reproductibilité pour les cycles de vie des modèles.
• Intégrer des stratégies de déploiement automatisées pour les services d'IA.
• Appliquer les meilleures pratiques CI/CD adaptées aux opérations d'apprentissage automatique.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Présentations guidées par un instructeur et discussions techniques.
• Ateliers pratiques et exercices d'implémentation hands-on.
• Simulations de flux de travail CI/CD réalistes dans un environnement contrôlé.

Options de personnalisation du cours

• Si votre organisation requiert des flux de travail de pipeline personnalisés ou des intégrations de plate-forme, veuillez nous contacter pour adapter ce cours.

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 pour les développeurs et les administrateurs système afin de maintenir des applications distribuées. Elle comprend un environnement d'exécution pour exécuter des conteneurs et un service pour partager ces conteneurs.

Avec Docker, la même application peut s'exécuter sans modification sur des ordinateurs portables, des serveurs dédiés et des serveurs virtuels.

Ce cours, au cours des deux premiers jours, enseigne l'utilisation de base de Docker, utile tant pour les développeurs que pour les administrateurs système. Le cours inclut de nombreux exercices pratiques, et les participants pratiqueront dans leur propre environnement Docker et construiront leurs propres images Docker.

Le dernier jour, les participants apprendront à utiliser des outils plus avancés qui supportent Docker. Il s'agira de Docker Machine, Docker Compose et Docker Swarm.

Cette formation en direct (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 sous forme de logiciels autonomes traditionnels.

A 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.
• Mettre en réseau différentes applications et systèmes Docker.
• Comprendre et modifier les Docker registres.

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs DevOp qui souhaitent optimiser et simplifier le processus CI/CD avec Docker et Jenkins.

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

• Automatiser la livraison de code et le déploiement de pipeline avec Jenkins.
• Construire une application en utilisant Docker et Docker File.
• Configurer les options d'authentification pour renforcer la sécurité.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent évaluer chacun de ces services afin de prendre une décision éclairée sur lequel déployer au sein de leur organisation.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant toutes les bibliothèques, packages et frameworks nécessaires pour commencer à développer.
• Configurer, paramétrer et déployer une série de conteneurs de démonstration en utilisant différentes approches.
• Comprendre les différences architecturales et de conception entre les différentes solutions Docker/Kubernetes au sein d'AWS.
• Automatiser le déploiement de conteneurs Docker.
• Mettre en place un pipeline d'intégration continue et de déploiement.
• Intégrer Docker et Kubernetes dans un système d'intégration continue existant.

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

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent créer des flux de travail fiables en utilisant Kubeflow.

À la fin de cette formation, les participants acquerront les compétences nécessaires pour :

• Naviguer dans l'écosystème Kubeflow et ses composants principaux.
• Créer des flux de travail reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des tâches d'entraînement évolutives sur Kubernetes.
• Déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique en utilisant Kubeflow Serving.

Format de la Formation

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Laboratoires pratiques avec des composants Kubeflow réels.
• Exercices pratiques pour créer des flux de travail d'apprentissage automatique complets.

Options de Personnalisation de la Formation

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

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage machine complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur 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.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent utiliser Azure Machine Learning et Azure DevOps pour faciliter les pratiques MLOps.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire des workflows et des modèles d'apprentissage automatique reproductibles.
• Gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique.
• Suivre et signaler l'historique des versions des modèles, les actifs et plus encore.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique prêts pour la production n'importe où.

MLOps sur Kubernetes est un cadre permettant d'automatiser la formation, la validation, le conditionnement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique en utilisant des pipelines conteneurisés et des workflows GitOps.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des pipelines MLOps automatisées et évolutives sur Kubernetes.

Après avoir suivi cette formation, les participants seront équipés pour :

• Concevoir des pipelines CI/CD complets pour l'apprentissage automatique.
• Mettre en œuvre des workflows GitOps pour le déploiement et la gestion de versions des modèles.
• Automatiser la formation, les tests et le conditionnement des modèles d'apprentissage automatique.
• Intégrer des stratégies de surveillance, d'alerte et de retour en arrière.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Présentations guidées par un instructeur et plongées techniques approfondies.
• Exercices pratiques qui construisent des workflows CI/CD réels.
• Pratique en laboratoire vivant pour déployer des charges de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

Options de personnalisation du cours

• Les organisations peuvent demander un contenu adapté en accord avec leurs outils et infrastructures MLOps internes.