Amazon Web Services (AWS) - Ingénierie MLOps sur AWS

ORSYS INSTITUT

Finançable CPF

Salarie

Présentiel

Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Étudiant

Prix

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Prise en charge CPF

Durée

3 jours - 21 heures

Pré-requis

Avoir suivi le cours "AWS Technical Essentials" (Réf. AWG), "DevOps Engineering on AWS"( Réf. AWC) ou "Practical Data Science with Amazon SageMaker" (Réf. PDW). Vous recevrez par mail des informations permettant de vérifier vos prérequis avant la formation.

Localité

En présentiel

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Objectifs

À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de : Expliquer les avantages du MLOps, Comparer et différencier DevOps et MLOps, Évaluer les besoins en sécurité/gouvernance d’un cas ML et proposer des solutions et stratégies d’atténuation, Configurer des environnements d’expérimentation pour le MLOps avec Amazon SageMaker, Présenter 3 options pour créer une pipeline CI/CD complète en contexte ML, Rappeler les bonnes pratiques pour l’automatisation du packaging, des tests et du déploiement (données/modèle/code), Démontrer comment surveiller des solutions basées sur le ML, Montrer l’automatisation d’une solution ML : tests, packaging, déploiement, détection de dérive et réentraînement, Expliquer les bonnes pratiques de versioning et d’intégrité des actifs ML (données, modèle, code).

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