MLOps

Objectifs

Maîtrisez l'approche MLOps (Machine Learning Operations) pour concevoir des modèles d'apprentissage machine adaptés à leur déploiement en production puis les maintenir tout au long de leur cycle de vie.

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 certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique