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 |
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| 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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Objectifs de la formation
- Optimiser la création et présentation de tableaux contenant des formules simples et complexes
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Contacter l'organisme |
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1j / 7h |
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Objectifs de la formation
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- Utiliser les réseaux sociaux de manière stratégique : Les participants sauront créer des contenus engageants et utiliser des outils gratuits pour gérer leurs réseaux sociaux de manière plus professionnelle et ciblée.
- Créer du contenu visuel et textuel de qualité : À la fin de la formation, les participants seront capables d’utiliser des outils gratuits pour concevoir des visuels et rédiger des textes adaptés aux différents canaux de communication de leur association.
- Évaluer l'impact de leurs actions de communication : Les participants apprendront à mesurer les résultats de leurs actions (engagement, portée, conversion) pour adapter et optimiser leur stratégie de communication.
- Acquérir une autonomie en communication digitale : Les participants seront en mesure de gérer eux-mêmes leurs outils de communication numérique sans avoir besoin d'expertise externe, tout en respectant les limites budgétaires.
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Formation Microsoft Forms: Créer des formulaires en ligne avec Microsoft Forms
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Objectifs de la formation
La solution Hyperion Planning d'Oracle est une solution centralisée de planification, de budgétisation et de prévision en environnement Microsoft Excel et sur le web. Elle intègre des processus de planification financière et de planification opérationnelle.
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Objectifs de la formation
Plus concrètement, à l'issue de cette formation Junos Juniper vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Décrire l'architecture de base du système d'exploitation Junos
- Identifier et fournir un descriptif des équipements Junos
- Effectuer les tâches de configuration initiales
- Configurer et surveiller les interfaces réseau
- Surveiller le fonctionnement de base du système d'exploitation Junos et des périphériques
- Écrire et appliquer une politique de routage
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| Tarif |
A partir de 2 490,00 € |
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Objectifs de la formation
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- Créer un Product Backlog
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A partir de 1 950,00 € |
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3 jours |
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Objectifs de la formation
- Distinguer entre les divers modèles de services de cloud
- Identifier les principales différences entre les abonnements Microsoft 365
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A partir de 750,00 € |
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Formation WPF : Développement d'applications graphiques pour Windows avec Visual Studio 2015/2017
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A partir de 2 695,00 € |
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- Sécuriser votre environnement avec l'authentification AWS Identity,Access Management (IAM) et Kubernetes Role Based Access Control (RBAC)
- Déployer une application sur le cluster et publier des images de conteneurs sur Amazon ECR
- Déployer une application à l'aide d'outils et de pipelines automatisés
- Créer un pipeline GitOps en utilisant FluxCD (Weaveworks)
- Collecter des données avec AWS X-Ray et identifier des métriques pour l'optimisation des performances
- Évaluer l'efficacité, la résilience, le coût et l'impact d'EKS
- Décrire et présenter une approche holistique et itérative pour optimiser votre environnement
- Configurer les services de mise en réseau AWS pour prendre en charge le cluster
- Décrire comment Amazon Virtual Private Cloud (VPC) prend en charge les clusters Amazon EKS et simplifie les communications entre les nœuds
- Mettre à niveau vos outils Kubernetes, Amazon EKS et tiers
| Tarif |
A partir de 2 490,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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