Python et MLflow - 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) avec MLflow
- Concevoir et tester un pipeline MLOps robuste avec MLflow
- Déployer votre modèle en production
- 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 ?
- Business Intelligence vs Business Analytics
- Du Data Warehouse au Data Lake et au Lakehouse
- 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
- Plateformes et outils de MLOps
- Qu'est-ce que MLflow ?
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Mise en pratique : développer un premier modèle avec MLflow
Jour 2
Démarrer avec MLflow
- MLflow Projects
- MLflow Tracking
- MLflow Models
- MLflow Model Registry
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Création d'un premier pipeline avec MLflow
Développement du modèle et expérimentations
- Définir l'expérimentation : explorer le jeu de données
- Ajouter des expérimentations : étapes pour concevoir un classificateur logistique
- Comparer différents modèles
- Affiner le modèle en optimisant les hyperparamètres
- Gérer les signatures et schémas des modèles
- Ajouter le meilleur modèle au Model Registry
- Gérer le cycle de vie de développement du modèle
Jour 3
Le Machine Learning en production
- Comprendre les challenges des systèmes et projets de ML
- Plateformes de ML : Michelangelo, Kubeflow
- Spécifier l'architecture d'une plateforme de ML
- Architecture des systèmes de haut niveau
- MLflow et les autres outils de l'écosystème
Jour 4
Préparer les données et entraîner le modèle
- Structurer le pipeline de données du projet
- Sourcer les données
- Vérifier la qualité des données
- Générer l'ensemble des attributs et des données d'apprentissage
- Exécuter le pipeline de bout-à-bout
- Utiliser les feature stores
- Créer le projet d'apprentissage avec MLflow
- Implémenter le job d'apprentissage
- Evaluer le modèle
- Déployer le modèle dans le Model Registry
- Créer une image Docker pour le job d'apprentissage
Jour 5
Déploiement et inférence avec MLflow
- Créer un Model Registry local
- Créer un job batch d'inférence
- Créer un process d'API pour l'inférence
- Déployer les modèles pour du scoring batch dans Kubernetes
- Réaliser un déploiement sur le Cloud avec AWS SageMaker
Mettre à niveau le workflow de ML
- Intégrer MLflow avec Spark
- Intégrer MLflow avec NVIDIA RAPIDS (GPU)
- Suivre la performance des modèles en production
- Monitoring du Data Drift, du Model Drift, et du Target Drift
- Monitoring et alertes de l'infrastructure
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
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- Administrer des conteneurs
- Identifier les risques et challenges inhérents à Docker afin d’anticiper les bonnes solutions
| Tarif |
A partir de 1 800,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
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| Tarif |
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Objectifs de la formation
Acquérir les compétences nécessaires pour :
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- Préparer l'examen de certification Microsoft 70-333 «Déploiement d'Enterprise Voice avec Skype for Business 2015.».
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5 jour(s) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Créer et configurer un espace de travail Log Analytics
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| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
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| Tarif |
A partir de 1 483,00 € |
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- Décrire les caractéristiques et les motifs architecturaux qui améliorent la maintenabilité de l'application
- Décrire les caractéristiques et les modèles architecturaux qui améliorent la fonctionnalité de l'application
- Identifier les étapes pour concevoir et construire une application ChatOps
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| Tarif |
A partir de 4 200,00 € |
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5j / 35h |
| Modes |
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Proposé par PLB CONSULTANTObjectifs de la formation
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| Tarif |
A partir de 2 695,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
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- Afficher des listes de données
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- Mettre en place la navigation dans l’application
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- Ecrire des tests unitaires
- Accéder aux fonctions natives de l’appareil
- Optimiser, construire et déployer l’application
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les concepts de cryptographie
- Utiliser la console SDMC pour créer des politiques de sécurité liées à vos annuaires et PKI d'entreprise
- Installer l'agent SDS Enterprise sur des postes client et déployer les politiques de sécurité
- Mettre en oeuvre et déployer des politiques de sécurité pour protéger toutes les données d'une entreprise (données locales du poste de travail des collaborateurs, données hébergées sur les serveurs de l'entreprise, données synchronisées sur des Clouds publics, emails).
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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