Microsoft Azure - Concevoir, déployer et surveiller un pipeline MLOps
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 :
- Concevoir et tester un modèle de ML (Machine Learning) sur Microsoft Azure
- Concevoir et tester un pipeline MLOps robuste
- Déployer et automatiser votre pipeline MLOps de production et le passer à l'échelle
- Surveiller votre modèle de production et corriger les écarts.
| Tarif |
A partir de 3 800,00 € |
| Durée | 5 jours (35h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 3 800,00 € |
| Durée | 5 jours (35h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Fondamentaux
- Qu'est-ce qu'une donnée ?
- Cycle de vie d'une donnée
- Cycle de vie de la Data Science
- Evolution des analytiques
- Apports des analytiques et du Cloud
- Qu'est-ce qu'une organisation Data Driven ?
- Gouvernance et qualité des données
- Lean, Agilité et DevOps, MLOps appliqués aux données
- Conteneurisation et architectures micro-services
- Apports de MLOps
- Workflow de MLOps
- DevOps vs DataOps vs MLOps
- Machine Learning et opérations : briser le mur de la confusion
- Constituer et former une équipe MLOps
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Mise en pratique : création d'un pipeline MLOps simple
Jour 2
Mise en place de l'infrastructure et des outils
- Prise en main d'Azure Machine Learning
- Prise en main d'Azure DevOps
- Installation d'Apache MLflow
- Installation de JupyterHub
- Les 10 principes de gestion du code pour le ML
- Prétraitement des données (qualité, attributs, corrélations, filtrage)
- Enregistrement et versioning des données dans le Feature Store
Jour 3
Pipelines de ML
- Fondamentaux des pipelines de ML
- Ingestion des données et réduction de dimension
- Apprentissage (SVM, forêts aléatoires) et optimisation des hyperparamètres
- Métriques d'évaluation de modèles
- Evaluation des modèles
- Tests de production :
- Tests batch
- A/B testing
- Stage test vs shadow test
- Tests en CI-CD
- Packaging du modèle : enregistrement et production des artéfacts
- Paquetage vs conteneurisation
- Génération du micro-service et déploiement
- Modèles prêts pour l'inférence : importation et chargement des artéfacts
Déployer des modèles de ML à l'échelle
- Principes clés du déploiement de systèmes de ML
- Comprendre les types d'inférence de ML en production
- Mapper l'infrastructure à la solution de ML
- Déploiement du modèle avec ACI (Azure Container Instance)
- Déploiement du modèle avec AKS (Azure Kubernetes Service)
- Déploiement du service avec MLflow
- Comprendre le besoin de CI-CD
Jour 4
Construire des pipelines de ML robustes
- CI et CD dans MLOps
- Créer le pipeline de CI-CD et l'environnement de test avec Azure DevOps
- Exécution et test du pipeline
- "Triggers" de pipeline
- Comprendre les API micro-services
- Implémentation et serving d'un modèle comme API
- Créer un micro-service avec Docker
- Tester l'API
- Sécuriser son déploiement face à diverses attaques
- Mettre en place l'infrastructure de production avec AML workspace et SDK (Software Development Kit)
- Mettre en place l'environnement de production dans le pipeline CI-CD
- Tester le pipeline de production
- Configurer les "triggers" pour l'automatisation (Git trigger, Artifactory trigger, Schedule trigger)
- Gestion de la release du pipeline
Jour 5
Monitoring de modèle de ML en production
- Principes clés de la surveillance du modèle : Model Drift, Model Bias, Explainable AI...
- Monitoring dans le workflow MLOps
- Activer le monitoring continu du service
- Activer le réapprentissage manuel ou automatique du modèle
- Gouvernance : alertes, actions, assurance qualité, contrôle
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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