Formation MLOps en Nantes

Cette formation en direct, dispensée par un formateur en Nantes (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, animée par un instructeur dans Nantes (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 Nantes (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.