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 Strasbourg ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Strasbourg. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Strasbourg, gare de Kibitzenau
Le Lodge Business Center, 20 avenue du Neuhof , Strasbourg, France, 67100
Accès: face à la station de tram de la Kibitzenau, en ZFU.
Également, la formation peut être organisée dans vos locaux à Strasbourg ou à distance. La 3e option est de louer une salle spécifiquement pour la durée de la formation.
Les formations peuvent être dispensées en anglais ou en français. Pour chaque session, nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants afin d'adapter le programme à vos attentes et à votre niveau. Les formations comprennent de la théorie, discussions, questions / réponses et exercices pratiques.
Les formations à distance sont dispensées via DaDesktop for training, un logiciel édité par NobleProg qui permet aux participants d'avoir un poste de travail (VM) mis en place spécialement pour la formation.
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.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (1)
l'écosystème ML comprend non seulement MLFlow mais aussi Optuna, hyperops, docker et docker-compose
MLflow formation à Strasbourg, Weekend MLflow cours à Strasbourg, Soir MLflow formation à Strasbourg, MLflow formateur en ligne à Strasbourg, MLflow formation à Strasbourg, MLflow cours du soir à Strasbourg, MLflow formation Intra à Strasbourg, MLflow formation Intra Entreprise à Strasbourg, MLflow formation Inter à Strasbourg, MLflow formation Inter Entreprise à Strasbourg, MLflow formateur à Strasbourg, MLflow préparation aux examens à Strasbourg, MLflow instructeur à Strasbourg, MLflow stage de préparation à Strasbourg, MLflow entraînement à Strasbourg, MLflow sur place à Strasbourg, Weekend MLflow formation à Strasbourg, MLflow préparation à Strasbourg, Soir MLflow cours à Strasbourg, MLflow professeur à Strasbourg,MLflow cours à Strasbourg, MLflow coaching à Strasbourg, MLflow coach à Strasbourg, MLflow cours privé à Strasbourg, MLflow cours particuliers à Strasbourg
