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

Cette formation en direct, animée par un instructeur en France (en ligne ou en personne), s'adresse aux ingénieurs souhaitant approfondir leurs connaissances de Docker afin de déployer des applications à plus grande échelle tout en conservant un contrôle total.

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

• Créer leurs propres images Docker.
• Déployer et gérer un grand nombre d'applications Docker.
• Évaluer différentes solutions d'orchestration de conteneurs et choisir la plus adaptée.
• Mettre en place un processus d'intégration continue pour les applications Docker.
• Intégrer les applications Docker aux processus d'intégration continue existants.
• Sécuriser leurs applications Docker.

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.

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.

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.