MLOps

Former les participants aux pratiques et aux outils de MLOps pour déployer, gérer et surveiller efficacement les modèles d'apprentissage automatique en production.

Module 1 : Introduction à MLOps Fondamentaux de MLOps : Concepts clés, rôles et responsabilités dans le cycle de vie des modèles ML. Processus de Développement ML : Workflow de développement et bonnes pratiques. Module 2 : Déploiement de Modèles ML Conteneurisation des Modèles : Utilisation de Docker pour encapsuler les modèles ML. Orchestration avec Kubernetes : Déploiement et gestion des conteneurs pour le scaling et la gestion des modèles. Module 3 : Automatisation et CI/CD Pipeline CI/CD pour ML : Automatisation du déploiement, des tests et de la validation des modèles. Gestion des Versions : Contrôle de version pour les modèles, les données et le code. Module 4 : Surveillance et Maintenance des Modèles Monitoring des Performances : Outils et techniques pour surveiller les performances des modèles en production. Ré-entraînement Automatique : Stratégies pour le ré-entraînement et l'amélioration continue des modèles. Sécurité et Éthique en MLOps : Considérations importantes pour la sécurité des données et l'éthique dans le déploiement des modèles.

Attestation de formation