MLOps

Data Value

Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Étudiant
Prix
3120 €
Durée
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Localité
En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 12e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
Objectifs
Maîtrisez l'approche MLOps (Machine Learning Operations) pour concevoir des modèles d'apprentissage machine adaptés à leur déploiement en production puis les maintenir tout au long de leur cycle de vie.


Compétences visées

- 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
Programme
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
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