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Objectifs

Former les participants aux pratiques et aux outils de MLOps pour déployer, gérer et surveiller efficacement les modèles d'apprentissage automatique en production.

Programme

Module 1 : Introduction à MLOps

Fondamentaux de MLOps : Concepts clés, rôles et responsabilités dans le cycle de vie des modèles ML.

Processus de Développement ML : Workflow de développement et bonnes pratiques.

Module 2 : Déploiement de Modèles ML

Conteneurisation des Modèles : Utilisation de Docker pour encapsuler les modèles ML.

Orchestration avec Kubernetes : Déploiement et gestion des conteneurs pour le scaling et la gestion des modèles.

Module 3 : Automatisation et CI/CD

Pipeline CI/CD pour ML : Automatisation du déploiement, des tests et de la validation des modèles.

Gestion des Versions : Contrôle de version pour les modèles, les données et le code.

Module 4 : Surveillance et Maintenance des Modèles

Monitoring des Performances : Outils et techniques pour surveiller les performances des modèles en production.

Ré-entraînement Automatique : Stratégies pour le ré-entraînement et l'amélioration continue des modèles.

Sécurité et Éthique en MLOps : Considérations importantes pour la sécurité des données et l'éthique dans le déploiement des modèles.

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