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 |
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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 ?
- 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
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Créer et paramétrer votre environnement de travail Python scientifique
- Reconnaître l'écosystème scientifique de Python
- Analyser les données avec NumPy, Pandas et SciPy
- Visualiser les données avec Matplotlib et Pandas.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Concevoir, mettre en œuvre et gérer un réseau hybride
- Concevoir et mettre en œuvre une infrastructure réseau de base
- Concevoir et mettre en œuvre le routage
- Sécuriser et surveiller les réseaux
- Concevoir et mettre en œuvre un accès privé aux services Azure
| Tarif |
A partir de 2 190,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Déployer des campagnes publicitaires sur les moteurs de recherche et sites Web
Proposé par ENI ServiceObjectifs de la formation
- Appréhender les domaines d'utilisation de la plateforme Adwords ;
- Comprendre le fonctionnement global de la régie ;
- Être capable de créer une campagne simple ;
- Choisir son levier E-pub en fonction de l'objectif à atteindre ;
- Être capable de gérer et piloter la relation avec un prestataire ;
- Analyser ses résultats et appliquer des actions d'optimisations.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Présenter Linux et l'écosystème Red Hat Enterprise Linux
- Exécuter des commandes et voir les environnements shell
- Gérer, organiser et sécuriser les fichiers
- Gérer les utilisateurs, les groupes et les stratégies de sécurité des utilisateurs
- Contrôler et surveiller les services systemd
- Configurer l'accès à distance en utilisant la console web et SSH
- Configurer les interfaces et les paramètres du réseau
- Archiver et copier des fichiers d'un système à un autre
- Gérer les applications à l'aide de DNF
| Tarif |
A partir de 3 075,00 € |
| Durée |
5j / 40h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Installer l'environnement de développement et les émulateurs Android
- Coder avec le langage Kotlin
- Concevoir et implémenter des activités
- Afficher des listes d'éléments
- Mettre en oeuvre les différents pattern de navigation
- Stocker les données de l'application
- Échanger des données avec un serveur
- Optimiser, construire et déployer une application
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Concrètement cette formation Bases de données relationnelles vous apportera les connaissances suivantes :
- Quelle est la signification du terme relationnel
- Quelles sont les forces et les faiblesses d'une base de données relationnelle
- Quel est le processus de développement à suivre pour concevoir et réaliser une base de données relationnelle
- Les différentes techniques de conception logique et physique des bases de données
- Le compromis à trouver entre normalisation et non-normalisation des données
- Les manipulation SQL de base et ce qui se passe en interne
- Ce qui change lorsqu'on travaille avec un SGBDR dans un environnement client/serveur
- L'emploi de procédures stockées sur le serveur et leur impact sur les applications
- Les spécificités liées à la mise en œuvre d'une base de données relationnelle dans le contexte des applications Web.
| Tarif |
A partir de 2 290,00 € |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Concevoir et animer un outil de pilotage permettant de faire des choix pour l'ensemble des fonctions logistiques
- Établir une méthode en vue de concevoir et mettre en oeuvre des actions d'amélioration
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Formation Prévention des RPS (niveau 1) : établir un diagnostic
Proposé par LEFEBVRE DALLOZ COMPETENCESObjectifs de la formation
- Définir les notions autour du risque psychosocial
- Identifier les risques et opportunités de la prévention des RPS
- Distinguer les étapes incontournables pour structurer la démarche de prévention
- Analyser les situations à risque pour concevoir un plan d'action de prévention
| Tarif |
A partir de 1 790,00 € |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Concrètement à l'issue de cette formation Déployer FortiMail vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Positionner FortiMail dans une infrastructure de messagerie existante ou en cours de création, via les différents modes de déploiement flexibles proposés.
- Comprendre l'architecture système de FortiMail : circulation des e-mails à travers les modules, application des règles et d’un routage intelligent au courrier électronique et protection de la réputation de votre agent de transfert de messages (MTA)
- Utiliser votre serveur LDAP existant pour gérer et authentifier les utilisateurs.
- Sécuriser la transmission d'e-mails à l'aide de technologies de pointe : SMTPS, SMTP sur TLS et chiffrement basé sur l'identité.
- Limiter les connexions clients pour bloquer les abus de MTA
- Bloquer les spams à l'aide de techniques sophistiquées telles que l'inspection approfondie des en-têtes, le recensement des épidémies de spam, l'heuristique et le service Antispam FortiGuard.
- Éliminer les pratiques d'hameçonnage (phishing) et les virus 0-day.
- Intégrer FortiMail à FortiSandbox pour une protection avancée contre les menaces
- Prévenir les fuites accidentelles ou intentionnelles de données confidentielles et réglementées
- Archiver les e-mails à des fins de conformité
- Déployer une infrastructure haute disponibilité (HA) et redondante pour assurer une disponibilité maximale des e-mails importants.
- Diagnostiquer les problèmes courants relatifs aux e-mails et à FortiMail
| Tarif |
A partir de 3 450,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Découvrir l’interface du logiciel CANVA
- Créer un compte personnel gratuit
- Apprendre à créer des visuels (flyers, affiches,…)
- Harmoniser sa ligne éditoriale (cohérence des visuels)
| Tarif |
A partir de 390,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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