Formation MLOps sur Kubernetes : pipelines CI/CD pour l'apprentissage automatique

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 avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de plateforme de niveau avancé et aux professionnels DevOps qui souhaitent maîtriser la mise à l'échelle des applications à l'aide de microservices et Kubernetes.

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

• Concevoir et mettre en œuvre des architectures de microservices évolutives.
• Déployer et gérer des applications sur des clusters Kubernetes.
• Utiliser les diagrammes Helm pour un déploiement efficace des services.
• Contrôler et maintenir la santé des microservices en production.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité et de conformité dans un environnement Kubernetes.

Ce cours dirigé par un instructeur, en présentiel ou en ligne (distanciel) dans France, s'adresse aux praticiens Kubernetes souhaitant se préparer à l'examen CKS.

À l'issue de cette formation, les participants sauront comment sécuriser les environnements Kubernetes et les applications basées sur des conteneurs tout au long des différentes étapes du cycle de vie d'une application : construction, déploiement et exécution.

Ce programme de 7 jours offre un parcours complet et pratique pour concevoir, déployer et exploiter des applications cloud-natives en utilisant des pratiques DevOps modernes.

Les participants apprendront à concevoir des architectures de microservices évolutives, à optimiser les environnements conteneurisés et à gérer les charges de production avec Kubernetes. Le cours couvre des stratégies de déploiement avancées, l'automatisation basée sur GitOps et des pratiques d'observabilité afin de garantir la fiabilité et les performances du système.

Une attention particulière est accordée aux défis opérationnels du monde réel, y compris la réponse aux incidents, la simulation de pannes et l'analyse des causes racines. Le programme se conclut par l'utilisation d'outils alimentés par l'IA pour soutenir le dépannage et accélérer la prise de décision opérationnelle.

À l'issue de cette formation, les participants auront une compréhension claire de la manière de construire, déployer, surveiller et maintenir des systèmes distribués résilients dans un environnement basé sur Kubernetes.

Cette formation en présentiel dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent utiliser Helm pour simplifier le processus d'installation et de gestion des applications Kubernetes.

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

• Installer et configurer Helm.
• Créer des builds reproductibles d'applications Kubernetes.
• Partager des applications sous forme de chartes Helm.
• Exécuter des applications tierces sauvegardées sous forme de chartes Helm.
• Gérer les versions des packages Helm.

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 en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de logiciels de niveau débutant à intermédiaire et aux professionnels DevOps qui souhaitent apprendre à mettre en place et à gérer un environnement local Kubernetes à l'aide de Minikube.

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

• Installer et configurer Minikube sur leur machine locale.
• Comprendre les concepts de base et l'architecture de Kubernetes.
• Déployer et gérer des conteneurs en utilisant kubectl et le tableau de bord de Minikube.
• Mettre en place des solutions de stockage persistant et de réseau pour Kubernetes.
• Utiliser Minikube pour développer, tester et déboguer des applications.

Cette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire et aux ingénieurs DevOps qui souhaitent utiliser Minikube dans le cadre de leur processus de développement.

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

• Mettre en place et gérer un environnement local Kubernetes en utilisant Minikube.
• Comprendre comment déployer, gérer et déboguer des applications sur Minikube.
• Intégrer Minikube dans leurs pipelines d'intégration et de déploiement continus.
• Optimiser leur processus de développement en utilisant les fonctionnalités avancées de Minikube.
• Appliquer les meilleures pratiques pour le développement local Kubernetes.

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.