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Formation MLOps


Objectifs

Connaître les différentes étapes de vie du modèle et de la donnée après le Proof Of Concept (POC)
Connaître les méthodes de réduction de dimensions d’un modèle pour le passage à l’échelle
Connaître les différentes plateformes de production
Savoir mettre en place des algorithmes d’explicabilité d’un modèle
Avoir des notions sur l’embarquabilité
Avoir des notions sur l’entrainement de larges modèles de façon distribuée

Pré-requis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont les formations Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques et Machine Learning ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent

Méthode pédagogique

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques dans le logiciel Python.

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.

Accessibilité

Vous souhaitez suivre notre formation MLOps et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage

Programme

- La vie après le Proof Of Concept (POC) - 1 jour
  • Qu’est ce que le MLOps ?
  • Cycle de vie de la data
  • Tour d’horizon des différentes plateformes de production
  • La malédiction de la dimensionnalité
  • Choix techniques de la mise en production
  • Présentation de plateformes d’embarquabilité

- Les étapes de mise en production de modèles de Deep Learning - 1 jour
  • Algorithmes de réduction de dimension
  • Pruning
  • Quantization
  • Evaluation des performances du modèle après réduction
  • Explicabilité du modèle avec les algorithmes LIME et SHAP
  • Présentation d’architectures pour l’entrainement de larges modèles en distribué

- Prise en main de Docker - 1 jour
  • Présentation de Docker
  • Mise en pratique avec le déploiement d’un modèle avec FastAPI et Docker

- Prise en main de Kubernetes - 1 jour
  • Présentation de Kubernetes
  • Présentation de KubeFlow
  • Mise en pratique de déploiement d’un modèle

La formation MLOps dans nos Centres ou en distanciel

  • Tarif : 2 400 € HT
    -10% dès 2 inscrits, -20% à partir de 3

Nos prochaines sessions

A distance

du 13 au 16 juin 2022

du 12 au 15 décembre 2022


Lyon

du 10 au 13 octobre 2022


Paris

du 14 au 17 novembre 2022


Toulouse

du 12 au 15 septembre 2022


Bordeaux | Lille | Marseille | Nantes | Nice | Strasbourg

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      Date de dernière modification : 08/04/2022