MLOps

Objectifs

Connaître les différentes étapes de vie du modèle et de la donnée après le Proof Of Concept (POC)
Connaître les méthodes de réduction de dimensions d'un modèle pour le passage à l'échelle
Connaître les différentes plateformes de production
Savoir mettre en place des algorithmes d'explicabilité d'un modèle
Avoir des notions sur l'embarquabilité
Avoir des notions sur l'entrainement de larges modèles de façon distribuée

Programme de la formation

- La vie après le Proof Of Concept (POC) - 1 jour

• Qu'est ce que le MLOps ?
• Cycle de vie de la data
• Tour d'horizon des différentes plateformes de production
• La malédiction de la dimensionnalité
• Choix techniques de la mise en production
• Présentation de plateformes d'embarquabilité

- Les étapes de mise en production de modèles de Deep Learning - 1 jour

• Algorithmes de réduction de dimension
• Pruning
• Quantization
• Evaluation des performances du modèle après réduction
• Explicabilité du modèle avec les algorithmes LIME et SHAP
• Présentation d'architectures pour l'entrainement de larges modèles en distribué

- Prise en main de Docker - 1 jour

• Présentation de Docker
• Mise en pratique avec le déploiement d'un modèle avec FastAPI et Docker

- Prise en main de Kubernetes - 1 jour

• Présentation de Kubernetes
• Présentation de KubeFlow
• Mise en pratique de déploiement d'un modèle

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certificiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Code Rome

Modalités pédagogiques

Durée

28 heures en centre, 35 heures hebdomadaires

Conventionnement : Non

Financeur(s)

Autre

Public(s)

Tout public

Modalités de recrutement et d'admission

Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont les formations<a href="https://www.datavalue.fr/formation-python-bases-introduction-librairies-scientifiques" target="" rel="">Python – Bases et introduction aux librairies scientifiqueset<a href="https://www.datavalue.fr/formation-machine-learning" target="" rel="">Machine Learningou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent

Modalités d'accès

Formation entièrement à distance

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37623
31676 - Labège

Responsable :
Téléphone fixe :
Contacter l'organisme

Contact sur la formation

Responsable : Monsieur Cédric CALAS
Téléphone fixe : 09 72 56 75 67
fax :
Site web :
Contacter l'organisme

Contacter l'organisme formateur

Data Value
SIRET: 81837224500014
31676 Labège
Responsable :
Téléphone fixe : 0972567567
Site web :
Contacter l'organisme

du 01/01/2024 au 31/07/2025
débutant le : 01/01/2024

Adresse d'inscription

41 rue de la Découverte
CS 37621
DATA VALUE
41 rue de la Decouverte
31676 - Labège

Etat du recrutement : Ouvert
Modalités : Entrées/sorties permanentes

Data Value
SIRET : 81837224500014

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37621
DATA VALUE
41 rue de la Decouverte
31676 - Labège

Téléphone fixe : 0972567567
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