Industrialiser les projets Data Science avec Kubeflow
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Développer et maintenir un modèle de Machine Learning
- Passer d'un modèle à sa production
- Identifier les acteurs et le coût de l'industrialisation d'un projet Data Science.
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Introduction
- L'ère de la Data Science
- Les acteurs dans un projet Data Science
- Le cycle d'un projet Data Science
- L'environnement technique d'un projet Data Science POC (Proof Of Concept), POV (Proof Of Value), production
Cycle de vie d'un projet de Data Science
- Evaluer le projet
- Tester son code
- Rendre son code déployable
- Gérer les versions
- Le plan de déploiement
- Plan de monitoring et de maintenance
- Production des rapports
- Documentation de l'expérience
Pourquoi Kubeflow
- Le déploiement dans le Cloud
- Machine Learning Operations (MLOps)
- Training, Tuning et Serving sur les plateformes d'Intelligence Artificielle (IA)
- Kubeflow : une plateforme de choix de ML et MLOps
Prise en main de Kubeflow
- Aperçu de Kubeflow
- Configuration de l'environnement Kubeflow
- Options de déploiement de Kubeflow
- Configuration de Kubeflow sur Google Cloud Platform (GCP)
- Composants de Kubeflow
- Introduction à Docker
- Pourquoi Kubernetes ?
- Introduction à Kubernetes
- Composants de base de Kubernetes
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Apprentissage d'un modèle de reconnaissance de caractères avec Kubeflow
Jour 2
Optimisation et déploiement d'un modèle Kubeflow
- Construire un modèle d'apprentissage automatique sur Kubeflow
- Processus de développement du modèle et défis
- Kubeflow Notebook
- Les métadonnées
- Training distribué
- Optimisation des hyperparamètres avec Katib
- Serving sous Kubeflow
- Construire un pipeline d'apprentissage automatique à l'aide de Kubeflow pipeline
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Apprentissage, optimisation et serving d'un modèle avec Kubeflow
- Déploiement du modèle grâce à un pipeline automatisé avec Kubeflow
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Prérequis
Public
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