Des cours de formation MLflow en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de pratiques pratiques interactives, comment utiliser MLflow pour rationaliser et gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique. La formation MLflow est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en France ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en France. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
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Nos Clients témoignent
La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés
Hugo SECHIER - Odile DENNYEL , Expleo France
Formation: Kubeflow on AWS
Plans de cours MLflow
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
21 heures
MLflow est une plate-forme open source pour rationaliser et gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique. Il soutient toute bibliothèque ML (apprentissage automatique), algorithme, outil de déploiement ou langage. Ajoutez simplement MLflow à votre code ML existant pour partager le code à travers toute bibliothèque ML utilisée dans votre organisation.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) vise les scientifiques de données qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement de modèles ML.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
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Installation et configuration MLflow et des bibliothèques et cadres ML connexes.
Évaluer l’importance de la traçabilité, de la reproductivité et de la déploiabilité d’un modèle ML
Déployer les modèles ML dans différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur place.
Scalez le processus de déploiement ML pour accueillir plusieurs utilisateurs collaborant sur un projet.
Créer un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer les modèles ML.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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