Formation MLOps en Lyon

Cette formation en direct, dispensée par un formateur en Lyon (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.

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.

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.

Docker est une plateforme de conteneurisation utilisée pour construire des environnementes reproductibles, portables et évolutifs destinés aux systèmes de machine learning.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent conteneuriser et industrialiser des pipelines de machine learning complets à l'aide de Docker.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Conteneuriser les charges de travail d'entraînement, de validation et d'inférence de machine learning.
• Concevoir et orchestrer des pipelines de machine learning de bout en bout à l'aide de Docker et d'outils complémentaires.
• Implémenter la gestion des versions, la reproductibilité et la CI/CD pour les composants de machine learning.
• Déployer, surveiller et mettre à l'échelle les services de machine learning dans des environnements conteneurisés.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactifs accompagnés de démonstrations pratiques.
• Exercices pratiques axés sur la construction de composants réels de pipelines de machine learning.
• Implémentation en laboratoire en direct pour des workflows conteneurisés de bout en bout.

Options de personnalisation du cours

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

Cette formation en direct, animée par un instructeur, sur Lyon (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 dirigée par un instructeur en Lyon (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.