Formation Kubeflow on IBM Cloud

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.

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

• Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks ML associés.
• Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
• Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
• Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accommoder plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
• Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur un serveur AWS EC2.

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

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur AWS.
• Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning dans le nuage Azure.

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

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur Azure.
• Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur Google Cloud Platform (GCP).

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

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur GCP et GKE.
• Utiliser GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur GCP.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Mettre à profit d'autres services GCP pour étendre une application ML.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui afin de prendre une décision intelligente sur la voie à suivre pour adopter MLOps au sein de leur organisation.

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

• Installer et configurer divers cadres et outils MLOps.
• Assembler le bon type d'équipe avec les bonnes compétences pour construire et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et modifier les données en vue de leur utilisation par les modèles de ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline de ML et les outils nécessaires pour en construire un.
• Expérimenter différents cadres et serveurs d'apprentissage automatique pour les déployer en production.
• Opérationnaliser l'ensemble du processus Machine Learning pour qu'il soit reproductible et maintenable.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent utiliser Azure Machine Learning et Azure DevOps pour faciliter les pratiques MLOps.

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

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

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 en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique complets sur diverses architectures et environnements en nuage.
• 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 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 en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning dans un OpenShift nuage sur site ou hybride.

• À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
• Installer et configurer Kubernetes et Kubeflow sur un cluster OpenShift.
• Utiliser OpenShift pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Former et déployer des modèles de ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Appeler des services du cloud public (par exemple, les services AWS) à partir de OpenShift pour étendre une application de ML.