Formation MLOps: CI/CD for Machine Learning
MLOps est un ensemble d'outils et de méthodologies permettant de combiner les pratiques Machine Learning et DevOps. L'objectif de MLOps est d'automatiser et d'optimiser le déploiement et la maintenance des systèmes de ML en production.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée 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 afin qu'il soit reproductible et maintenable.
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.
Plan du cours
Introduction
- Modèles Machine Learning et logiciels traditionnels
Vue d'ensemble du DevOps flux de travail
Aperçu du flux de travail Machine Learning
Le ML en tant que code et données
Composants d'un système de ML
Étude de cas : Une application de vente Forecasting
[Données
Validation des données
Transformation des données
Du pipeline de données au pipeline de ML
Construction du modèle de données
Entraînement du modèle
Validation du modèle
Reproduction de la formation au modèle
Déploiement d'un modèle
Servir un modèle entraîné à la production
Tester un système de ML
Orchestration de la livraison continue
Surveillance du modèle
Versionnement des données
Adaptation, mise à l'échelle et maintenance d'une MLOps plateforme
Résolution des problèmes
Résumé et conclusion
Pré requis
- Compréhension du cycle de développement des logiciels
- Expérience de la construction ou de l'utilisation de modèles Machine Learning
- Familiarité avec la programmation Python.
Audience
- Ingénieurs ML
- Ingénieurs DevOps
- Ingénieurs de données
- Ingénieurs d'infrastructure
- Développeurs de logiciels
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation MLOps: CI/CD for Machine Learning - Booking
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MLOps: CI/CD for Machine Learning - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
Nos clients témoignent (4)
Il y avait de nombreux exercices pratiques supervisés et assistés par le formateur.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
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- Concevoir et gérer des flux de travail complexes en plusieurs étapes.
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- 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.
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- Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
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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.
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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.
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Utiliser les fonctionnalités avancées de Make pour l'automatisation des flux de travail.
- Optimiser les flux de travail en utilisant la logique conditionnelle, les itérateurs et la gestion des erreurs.
- Intégrer de multiples applications pour une automatisation transparente.
- Contrôler et dépanner les flux de travail pour une efficacité maximale.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour la mise à l'échelle des solutions d'automatisation des flux de travail.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer les plateformes de commerce électronique telles que Shopify, WooCommerce et Etsy avec Make.
- Automatiser la mise à jour des stocks et le suivi des commandes sur plusieurs plateformes.
- Mettre en place des flux de travail automatisés pour la communication avec les clients et le support.
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- Créer et gérer des flux de travail dans Make.
- Intégrer différentes applications dans les flux de travail.
- Automatiser des tâches simples telles que la synchronisation des données, les notifications et la gestion des fichiers.
- Comprendre comment utiliser des modèles prédéfinis et créer des flux de travail personnalisés.
- Apprendre à dépanner et à déboguer les flux de travail.
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Utiliser Make pour automatiser les campagnes de marketing et les flux de travail de maturation des prospects.
- Créer des parcours clients personnalisés grâce à des plateformes intégrées.
- Synchroniser les données entre les outils de marketing tels que Mailchimp, HubSpot et les plateformes de médias sociaux.
- Contrôler et analyser les flux de travail automatisés afin d'optimiser les performances des campagnes.
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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.
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21 HeuresCette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels des affaires de niveau avancé et aux ingénieurs en automatisation qui souhaitent tirer parti des intégrations Zapier et de l'IA pour mettre à l'échelle les opérations de manière efficace.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir et mettre en œuvre des flux d'automatisation complexes à l'aide de Zapier.
- Intégrer des modèles d'IA dans les processus d'affaires pour obtenir des informations prédictives.
- Optimiser les opérations en automatisant les tâches sur plusieurs plateformes.
- Surveiller et dépanner les flux de travail automatisés pour une amélioration continue.
Zapier for Beginners: Automate Workflows Without Coding
7 HeuresCette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau débutant qui souhaitent utiliser Zapier pour automatiser des tâches répétitives et améliorer l'efficacité sans coder.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les bases de Zapier et ses capacités d'automatisation.
- Mettre en place et configurer des Zaps pour automatiser des tâches.
- Intégrer des outils professionnels populaires avec Zapier.
- Gérer et optimiser les flux de travail automatisés.
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14 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels du commerce électronique de niveau intermédiaire qui souhaitent automatiser le traitement des commandes, les paiements et l'assistance à la clientèle en utilisant Zapier.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser le traitement et l'exécution des commandes.
- Synchroniser les données de paiement avec les systèmes de comptabilité.
- Améliorer le support client grâce à l'automatisation.
- Optimiser les flux de travail du marketing et des ventes.
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14 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux spécialistes du marketing de niveau intermédiaire qui souhaitent automatiser la génération de prospects, les campagnes d'e-mailing et le suivi des clients à l'aide de Zapier.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de Zapier dans l'automatisation du marketing.
- Mettre en place des flux de travail pour automatiser la génération et le suivi des prospects.
- Intégrer les outils de marketing tels que les CRM, les plateformes d'email et les outils d'analyse.
- Optimiser et dépanner les flux de travail d'automatisation pour une efficacité maximale.