Déployez votre modèle de machine learning - bootcamp en anglais

Objectifs

Vous apprendrez à gérer l'ensemble du cycle de vie d'un modèle de machine learning, de son entraînement initial à son suivi en production. Vous découvrirez les bonnes pratiques de monitoring, d'automatisation des pipelines et de déploiement via API.

Vous explorerez également l'univers des LLM et des systèmes RAG, pour évaluer leurs performances et structurer des pipelines reproductibles. Enfin, vous consoliderez vos compétences en créant un moteur de recommandation appliqué à l'agriculture de précision, en intégrant des pipelines MLOps et des outils modernes comme MLflow et le CI/CD.
Ce que vous apprendrez :

• Gérer le cycle de vie d'un modèle de machine learning, de l'entraînement au suivi en production ;


• Déployer et monitorer un modèle via API et dans le cloud ;


• Évaluer des systèmes RAG et LLM, en appliquant les bonnes pratiques de validation et de test ;


• Concevoir un moteur de recommandation multi-sources, appliqué à un cas d'usage concret ;


• Utiliser des outils essentiels comme MLflow et le CI/CD pour automatiser vos workflows et renforcer leur fiabilité.

Vous maîtriserez les technologies et langages techniques les plus recherchés :

API, Cloud (AWS, Azure, Google Cloud), Computer Vision, Deep Learning, Git, GitHub, MLflow, MLOps, NLP, LangChain, pipelines CI/CD, Python (Jupyter Notebook).

Programme de la formation

Une pédagogie basée sur la pratique, avec 4 projets professionnalisants :

• Prise en main des fondamentaux du MLOps (partie 1/2)


• Validation de vos compétences en MLOps (partie 2/2)


• Évaluation des performances d'un LLM


• Conception d'un système de recommandation pour une agriculture pilotée par la donnée

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Bac + 3 et 4