Deploiement DevOps de Modeles avec PyTorch- HuggingFace- Beamdotcloud- AWS
ASphere
OBJECTIFS:
À la fin de la formation de 3 jours, vous serez capable de :
- Comprendre le concept de déploiement DevOps pour les modèles de Machine Learning.
- Configurer l'environnement de développement pour le déploiement de modèles.
- Déployer des modèles PyTorch et HuggingFace avec AWS et Beam.Cloud.
- Intégrer des outils DevOps pour une mise à l'échelle et une optimisation efficaces des modèles.
- Gérer les ressources et les déploiements sur AWS.
JOUR 1: INTRODUCTION ET DÉPLOIEMENT DE MODÈLES PYTORCH AVEC AWS
- Introduction au déploiement DevOps de modèles
- Concepts de base du DevOps
- Importance du déploiement continu en Machine Learning
- Vue d'ensemble des outils DevOps
- Configuration de l'environnement de développement
- Installation des outils nécessaires
- Configuration des environnements virtuels
- Introduction à AWS et ses services pertinents pour le déploiement de modèles
- Préparation des modèles PyTorch pour le déploiement
- Utilisation de Amazon SageMaker pour le déploiement de modèles PyTorch
- Déploiement des modèles sur AWS EC2
- Surveillance et gestion des déploiements
- Exercices pratiques : Déploiement d'un modèle PyTorch sur AWS
JOUR 2 : DÉPLOIEMENT AVEC HUGGINGFACE ET BEAM.CLOUD
- Utilisation de HuggingFace pour le déploiement
- Introduction à HuggingFace et ses fonctionnalités
- Configuration de l'environnement HuggingFace
- Chargement et utilisation de modèles pré-entraînés HuggingFace pour différentes tâches NLP
- Intégration de et des modèles de HuggingFace avec Beam.Cloud
- Présentation de Beam.Cloud et configuration de Beam.Cloud pour le déploiement de modèles
- Préparation des modèles NLP pour le déploiement
- Déploiement de modèles HuggingFace sur Beam.Cloud
- Surveillance et gestion des déploiements avec Beam.Cloud
- Exercices pratiques
JOUR 3 : MISE À L'ÉCHELLE OPTIMISATION ET DÉPLOIEMENT COMPLET
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