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Intelligenceartificielle

Formation Déployer des applications IA avec OpenShift : Guide complet pour développeurs

Apprenez à développer, entraîner et déployer des applications d'Intelligence Artificielle. Maîtrisez le pipeline MLOps avec OpenShift AI. Optimisez vos modèles pour la production. Déployez des solutions IA robustes et évolutives.

PrésentielDistanciel21 h✅ Déployer des applications IA avec OpenShift : Guide complet pour développeursOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
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Réponse sous 24h ouvré

Ce que vous apprendrez durant
la formation Déployer des applications IA avec OpenShift : Guide complet pour développeurs

Maîtriser le pipeline MLOps avec OpenShift AI

Concevoir, développer et opérer des pipelines MLOps robustes et automatisés sur Red Hat OpenShift AI, de l'ingestion des données au déploiement et au monitoring des modèles en production.

Déployer des applications IA scalables et sécurisées

Déployer et gérer des applications d'Intelligence Artificielle de manière scalable, résiliente et sécurisée sur la plateforme OpenShift AI, en utilisant les outils natifs de déploiement et de gestion de Kubernetes.

Optimiser et superviser des modèles d'IA en production

Entraîner, optimiser et versionner des modèles d'apprentissage automatique, puis superviser leurs performances en production, détecter les dérives et automatiser leur maintenance.

Intégrer les pratiques DevOps/AIOps pour l'IA

Appliquer les principes de l'intégration continue et du déploiement continu (CI/CD) aux projets d'IA, en automatisant les tests, les déploiements et la gestion du cycle de vie des modèles. ```

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La formation parfaite pour :

Développeurs IA / ML

Vous souhaitez maîtriser le cycle de vie complet (développement, entraînement, déploiement) des applications d'Intelligence Artificielle et Machine Learning sur une plateforme performante et scalable comme OpenShift AI.

Ingénieurs MLOps

Vous cherchez à optimiser et industrialiser les pipelines MLOps, de l'expérimentation à la production, en utilisant les outils et les bonnes pratiques offertes par Red Hat OpenShift AI.

Architectes Solutions

Vous concevez des infrastructures et des architectures pour l'IA. Cette formation vous permettra de comprendre comment OpenShift AI s'intègre et permet de déployer des solutions IA robustes et évolutives.

Data Scientists

Vous voulez aller au-delà du développement de modèles pour comprendre comment industrialiser vos travaux et collaborer efficacement avec les équipes de développement et d'opérations sur une plateforme de production dédiée à l'IA.

Programme de la formation
Déployer des applications IA avec OpenShift : Guide complet pour développeurs

  • Introduction à Red Hat OpenShift AI et MLOps

    - Présentation d'OpenShift AI et de son écosystème
    - Introduction aux concepts fondamentaux du MLOps
    - Cas d'usage et avantages d'OpenShift AI pour l'IA
    - Architecture générale d'OpenShift AI

  • Mise en place de l'environnement de développement

    - Installation et configuration des outils locaux (CLI, IDE)
    - Connexion et authentification à un cluster OpenShift AI
    - Gestion des projets et des espaces de travail
    - Exploration de l'interface utilisateur OpenShift AI

  • Gestion des données pour l'IA
  • Développement de modèles d'apprentissage automatique

    - Utilisation de Jupyter Notebooks et JupyterLab sur OpenShift AI
    - Développement de pipelines de ML avec Kubeflow Pipelines
    - Choix des algorithmes et frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
    - Bonnes pratiques de codage pour la reproductibilité

  • Entraînement et optimisation des modèles

    - Entraînement distribué sur OpenShift AI
    - Optimisation des hyperparamètres (Hyperparameter tuning)
    - Suivi et visualisation des métriques d'entraînement (TensorBoard)
    - Gestion des checkpoints et de la reprise d'entraînement

  • Versionnement et gestion des modèles
  • Déploiement de modèles en production

    - Concepts de déploiement de modèles (Model Serving)
    - Utilisation de Seldon Core et KServe sur OpenShift AI
    - Création d'endpoints REST pour l'inférence
    - Monitoring basique des services déployés

  • Monitoring et maintenance des applications IA

    - Supervision des performances des modèles en production
    - Détection du drift de données et du drift de modèle
    - Mise en place de tableaux de bord de monitoring (Prometheus, Grafana)
    - Stratégies de mise à jour et de rollback des modèles

  • Intégration continue et déploiement continu (CI/CD)

    - Principes du CI/CD pour les applications MLOps
    - Mise en place de pipelines CI/CD avec Tekton et ArgoCD
    - Automatisation des tests et des déploiements
    - Bonnes pratiques de l'intégration continue de modèles

  • Sécurité et gouvernance de l'IA

    - Gestion des accès et des autorisations (RBAC)
    - Sécurisation des données et des modèles
    - Conformité et gouvernance des modèles d'IA
    - Explicabilité des modèles (XAI) et éthique dans l'IA

  • Opérations avancées et scalabilité

    - Gestion des ressources (CPU, GPU, mémoire)
    - Scalabilité horizontale et verticale des applications IA
    - Déploiement et gestion de microservices IA
    - Optimisation des performances pour la haute disponibilité

  • Cas pratiques et projets finaux

    - Réalisation d'un projet MLOps de bout en bout sur OpenShift AI
    - Déploiement d'une application IA complexe
    - Résolution de problèmes réels rencontrés en production
    - Évaluation des performances et optimisation continue

Encore des questions ?

Nous pouvons adapter le programme de la formation Déployer des applications IA avec OpenShift : Guide complet pour développeurs à vos besoins. Contactez un conseiller en formation

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FAQs

Questions souvents posées

Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.

Vous avez encore des questions ?
  • Prérequis

    - Connaissances de base en Python et en programmation. - Notions fondamentales en apprentissage automatique (Machine Learning). - Familiarité avec les concepts de conteneurisation (ex: Docker) est un plus (non obligatoire). - Compréhension des principes du cloud computing est un plus.

  • - Ordinateur portable récent (Windows, macOS ou Linux). - Minimum 8 Go de RAM (16 Go ou plus recommandé). - Connexion internet stable. - Accès à un navigateur web moderne (Chrome, Firefox, Edge). - Configuration minimale pour exécuter des IDE (ex: VS Code) et des outils de développement.

  • 5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

  • Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

  • Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

  • A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

  • ♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

  • Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com

  • 25 juin 2025

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Devis personnalisé selon vos besoins

Le champ de la formation est exonéré de TVA.

Les financements possibles

Notre métier est aussi de vous accompagner dans l'activation des différents financeurs pour vous éviter le moins de reste à charge possible.

A la fin de cette formation, ajoutez sur votre CV :

Déployer des applications IA avec OpenShift : Guide complet pour développeurs

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