Nos cours de formation en direct en MLOps, disponibles en ligne ou sur site et animés par un instructeur, démontrent par la pratique interactive comment utiliser les outils MLOps pour automatiser et optimiser le déploiement et la maintenance des systèmes de ML en production.
La formation en MLOps est proposée en « formation en direct en ligne » ou en « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation à distance en direct ») se déroule via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement sur les installations du client dans Lille ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg situés dans Lille.
NobleProg -- Votre prestataire de formation local
Lille, Gare Flandres
NobleProg Lille, 21 Avenue le Corbusier, Lille, france, 59800
Face à la Gare Flandres TGV /h4>
Depuis les gares de Lille
Depuis Lille-Flandres : l’adresse se trouve essentiellement juste à côté de la gare — environ 1 à 3 minutes à pied.
Depuis Lille-Europe : marchez en direction de Lille-Flandres par l’avenue Le Corbusier. Comptez environ 5 à 10 minutes à pied.
Vous n’avez donc pas besoin de prendre le bus ou le métro si vous arrivez en train.
Si vous arrivez en bus
Les arrêts de bus les plus proches de l’avenue Le Corbusier sont notamment Lion d’Or et Jacquet. Plusieurs lignes desservent le secteur, notamment les lignes 13, 86, L5 et L91.
Cette formation en direct, dispensée par un formateur en Lille (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 sur Lille aide les praticiens de niveau intermédiaire à construire des pipelines MLOps automatisés sur Kubernetes. Les participants conçoivent des flux de travail CI/CD, mettent en œuvre des stratégies GitOps et déploient des modèles ML à l'aide d'une infrastructure conteneurisée pour des opérations d'apprentissage automatique extensibles et reproductibles.
Cette formation pratique dans Lille vous dote des compétences nécessaires pour concevoir, entraîner et servir des modèles d'apprentissage automatique sur Kubernetes à l'aide de Kubeflow. Vous apprendrez à naviguer dans l'écosystème, à concevoir des pipelines scalables et à gérer des charges de travail prêtes pour la production selon les meilleures pratiques.
Cette formation animée par un instructeur sur Lille guide les professionnels dans la conteneurisation de pipelines de ML complets à l'aide de Docker. Les participants maîtriseront la construction d'environnements reproductibles, l'orchestration des charges de travail d'entraînement et d'inférence, ainsi que la mise en œuvre du CI/CD pour des déploiements MLOps évolutifs.
Cette formation en direct, animée par un instructeur dans Lille (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux data scientists souhaitant construire, 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 en environnement local (on-premise) et dans le cloud.
Construire, déployer et gérer des flux de travail ML basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
Exécuter des pipelines de machine learning complets sur diverses architectures et environnements cloud.
Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
Développer des charges de travail d'entraînement, de réglage d'hyperparamètres et de service ML sur plusieurs plateformes.
Cette formation dirigée par un instructeur en Lille (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.
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![Lieu de formation NobleProg, [Ville] Lille, Gare Flandres](/public/venue/lille-lille-gare-flandres.jpg)
