Formation MLOps pour Azure Machine Learning

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.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire et avancé qui souhaitent construire et déployer des applications cloud alimentées par l'intelligence artificielle en utilisant Microsoft Azure.

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

• Développer des applications basées sur les événements et sans serveur à l'aide d'Azure Functions.
• Gérer les solutions de stockage Azure et les machines virtuelles.
• Déployer et échelonner les applications web en utilisant Azure App Service et des conteneurs Docker.
• Intégrer l'IA, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel à l'aide d'Azure AI Services.
• Utiliser GitHub Copilot pour aider au développement d'applications cloud pilotées par l'IA.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un formateur expert, à France s'adresse aux développeurs et aux professionnels techniques de niveau débutant, intermédiaire ou avancé souhaitant utiliser Microsoft Azure pour concevoir, tester et déployer des agents IA destinés à des applications professionnelles.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de : comprendre l'architecture des agents IA sur Azure, créer et configurer un agent fonctionnel, connecter les agents aux sources de données de l'entreprise, évaluer et préparer les agents pour le déploiement.

Cette formation permet aux participants d'améliorer leurs compétences en conception de solutions Microsoft Azure.

Après cette formation, les participants comprendront les fonctionnalités et capacités des services Azure, pour pouvoir identifier les compromis et prendre des décisions pour concevoir des solutions cloud publiques et hybrides.

Pendant la formation, les infrastructures et plateformes appropriées seront définies pour répondre aux exigences fonctionnelles, opérationnelles et de déploiement tout au long du cycle de vie de la solution.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site (en France), est destinée aux ingénieurs DevOps, développeurs et gestionnaires de projet qui souhaitent utiliser Azure DevOps pour construire et déployer des applications d'entreprise optimisées plus rapidement que les approches traditionnelles de développement.

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

• Comprendre le vocabulaire et les principes fondamentaux de DevOps.
• Installer et configurer les outils Azure DevOps nécessaires pour le développement de logiciels.
• Utiliser les outils et services Azure DevOps pour s'adapter continuellement au marché.
• Construire des applications d'entreprise et évaluer les processus actuels de développement sur les solutions Azure DevOps.
• Gérer les équipes plus efficacement et accélérer le temps de déploiement du logiciel.
• Adopter les pratiques de développement DevOps au sein de l'organisation.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs de sécurité qui souhaitent sécuriser les charges de travail Azure.

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

• Gérer la sécurité des hôtes, des réseaux et plus encore.
• Configurer la sécurité du stockage et des bases de données dans Azure.
• Mettre en place un monitoring de sécurité en utilisant les ressources de Azure.
• Prévenir les attaques cybermalveillantes sur les données et les infrastructures.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs de sécurité qui souhaitent apprendre à configurer la sécurité du nuage Azure pour sécuriser les charges de travail exécutées dans Azure.

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

• Configurer la sécurité de l'hôte et du réseau.
• Configurer Azure les options de sécurité avancées.
• Utiliser Azure pour sécuriser les charges de travail de l'informatique en nuage.
• Utiliser les services de protection des points d'extrémité contre les logiciels malveillants et les virus.
• Sécurisez les charges de travail des conteneurs qui s'exécutent dans Azure.

Le service Azure Bot Service combine les fonctionnalités du Microsoft Bot Framework et d'Azure Functions, offrant une plateforme puissante pour créer rapidement des bots intelligents.

Lors de cette formation en direct animée par un formateur, les participants exploreront comment développer efficacement des bots intelligents en utilisant Microsoft Azure.

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

Comprendre les concepts fondamentaux derrière les bots intelligents.

Créer des bots intelligents en utilisant des applications cloud.

Acquérir une connaissance pratique du Microsoft Bot Framework, du Bot Builder SDK et du service Azure Bot Service.

Appliquer des modèles de conception de bots établis dans des scénarios réels.

Créer et déployer leur premier bot intelligent en utilisant Microsoft Azure.

Public cible

Ce cours est conçu pour les développeurs, les passionnés, les ingénieurs et les professionnels de l'informatique intéressés par le développement de bots.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

La formation combine des cours théoriques et des discussions avec des exercices, en mettant l'accent sur la pratique concrète.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à France, est destinée aux ingénieurs de données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à utiliser Azure Data Lake Storage Gen2 pour des solutions d'analyse de données efficaces.

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

• Comprendre l'architecture et les principales fonctionnalités d’Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimiser le stockage et l'accès aux données en termes de coût et de performance.
• Intégrer Azure Data Lake Storage Gen2 avec d'autres services Azure pour l'analyse et le traitement des données.
• Développer des solutions en utilisant l'API Azure Data Lake Storage Gen2.
• Diagnostiquer les problèmes courants et optimiser les stratégies de stockage.

Docker est une plateforme de containerisation utilisée pour créer des environnements reproductibles, portables et évolutifs pour les systèmes d'apprentissage automatique (ML).

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent containeriser et opérationnaliser des pipelines ML complets en utilisant Docker.

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

• Containeriser les charges de travail d'entraînement, de validation et d'inférence ML.
• Concevoir et orchestrer des pipelines ML de bout en bout en utilisant Docker et des outils complémentaires.
• Mettre en œuvre le versionnement, la reproductibilité et l'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) pour les composants ML.
• Déployer, surveiller et faire évoluer des services ML dans des environnements containerisés.

Format de la Formation

• Des conférences interactives accompagnées de démonstrations pratiques.
• Des exercices pratiques axés sur la construction de composants réels de pipelines ML.
• Une mise en œuvre en laboratoire live pour des workflows containerisés de bout en bout.

Options d'Adaptation du Cours

• Pour une formation personnalisée adaptée aux besoins spécifiques de l'infrastructure ML, veuillez nous contacter pour discuter des options.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur place), s'adresse aux développeurs Java de niveau intermédiaire, aux ingénieurs logiciels et aux passionnés du cloud qui souhaitent utiliser le potentiel d'Azure OpenAI pour créer des applications intelligentes.

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

• Comprendre les principes de l'IA générative et ses applications.
• Configurer et gérer un service Azure OpenAI.
• Intégrer les modèles d'OpenAI dans des applications Java.
• Déployer des fonctionnalités alimentées par l'IA au sein des applications web.

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.

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.