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Informatique
Formation Industrialiser la production de modèles Data Science avec Kubeflow
Industrialisez vos projets Data Science avec Kubeflow et optimisez la mise en production de l'IA. Dans cette formation, vous apprendrez à maîtriser Kubeflow pour le déploiement et la gestion de vos modèles, à concevoir des architectures MLOps scalables et à opérer et surveiller des systèmes ML en production. Vous développerez une architecture scalable et robuste pour vos projets Data Science.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Maîtriser Kubeflow pour l'industrialisation de modèles de Data Science
- Concevoir des architectures MLOps scalables et robustes
- Opérer et surveiller des systèmes ML en production
- Automatiser les workflows Data Science (CI/CD/CT)
01.Introduction au MLOps & aux défis d'industrialisation Data Science
- —Comprendre les enjeux du MLOps pour la Data Science
- —Présentation des étapes clés d'un cycle de vie de projet ML
- —Identifier les goulots d'étranglement de la mise en production
- —Évolution et historique de l'industrialisation ML
- —Cas d'usage et bénéfices de l'industrialisation pour les entreprises
02.Fondamentaux de Kubernetes pour le MLOps
- —Rappels sur les conteneurs Docker et leur rôle
- —Architecture et concepts clés de Kubernetes : Pods, Deployments, Services
- —Gestion des ressources avec Kubernetes (CPU, RAM)
- —Déploiement d'une application simple sur Kubernetes
- —Introduction à la scalabilité et à la résilience
03.Présentation de Kubeflow : Anatomie et Composants
- —Qu'est-ce que Kubeflow et son écosystème ?
- —Vue d'ensemble des composants majeurs de Kubeflow : Pipelines, Notebooks, Training, Serving
- —Architecture globale de Kubeflow et son intégration à Kubernetes
- —Avantages de Kubeflow pour l'industrialisation ML
- —Cas d'usage réels et exemples d'entreprises utilisant Kubeflow
04.Environnements de développement interactifs avec Kubeflow Notebooks
- —Déploiement et gestion de Notebooks Jupyter via Kubeflow
- —Accès aux données et exécution de code ML dans les Notebooks
- —Intégration des notebooks à l'environnement Kubernetes
- —Best practices pour le développement collaboratif de notebooks
- —Versionnement et partage des notebooks Jupyter
05.Gestion des données pour les pipelines ML
- —Stratégies de stockage de données persistantes avec Kubernetes (PV, PVC)
- —Intégration de Kubeflow avec des stockages externes (S3, GCS, Azure Blob)
- —Gestion des jeux de données volumineux pour le Machine Learning
- —Prétraitement et transformation des données en vue du pipelining
- —Data Versioning et Lineage pour la reproductibilité
06.Kubeflow Pipelines : Concepts et Conception
- —Introduction aux Kubeflow Pipelines : composants, graphes DAG
- —Création de composants de pipeline réutilisables
- —Définition d'un pipeline ML simple avec KFP SDK
- —Exécution de pipelines et visualisation des exécutions
- —Gestion des paramètres et des entrées/sorties de pipeline
07.Entraînement de modèles distribués avec Kubeflow Training
- —Entraînement de modèles ML sur Kubernetes avec TFJob/PyTorchJob
- —Configuration des ressources GPU pour l'entraînement
- —Utilisation de KubeFlow Training Operator pour des entraînements distribués
- —Suivi et monitoring des métriques d'entraînement
- —Gestion des checkpoints et de la résilience d'entraînement
08.Déploiement de modèles en production avec Kubeflow Serving
- —Introduction à KServe (anciennement KFServing) pour le déploiement
- —Déploiement de modèles TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
- —Gestion des versions de modèles et mises à jour canary
- —Scalabilité automatique (Horizontal Pod Autoscaler) pour le serving
- —Monitoring des performances et de la latence du modèle
09.Opérations avancées sur Kubeflow Pipelines
- —Conditionnalité et boucles dans les pipelines
- —Parallélisation des tâches et optimisation de l'exécution
- —Traitement d'erreurs et gestion des échecs de pipeline
- —Intégration CI/CD pour les pipelines Kubeflow
- —Techniques de débogage et de troubleshooting des pipelines
10.Monitoring, Logging et Observabilité dans Kubeflow
- —Surveillance des ressources Kubernetes et Kubeflow
- —Collecte et centralisation des logs avec Fluentd/Elasticsearch/Kibana
- —Métriques et tableaux de bord Prometheus/Grafana pour le MLOps
- —Alerting et notification en cas de défaillance
- —Observabilité des modèles en production (dérive, performances)
11.Sécurité et Bonnes Pratiques en MLOps avec Kubeflow
- —Gestion des identités et des accès (RBAC) dans Kubernetes/Kubeflow
- —Sécurisation des données et des communications
- —Gestion des secrets et des informations sensibles
- —Automatisation des tests et validation des modèles
- —Conformité et réglementation des modèles (explicabilité, biais)
12.Cas Pratiques et Industrialisation de bout en bout
- —Atelier pratique : Création d'un pipeline complet d'entraînement et déploiement
- —Mise en œuvre d'un projet Data Science sur Kubeflow
- —Conseils pour l'adoption de Kubeflow en entreprise
- —Étude de cas réels : architecture MLOps robuste
- —Bonnes pratiques pour une industrialisation réussie et évolutive
Maîtriser Kubeflow pour l'industrialisation ML
Déployer et gérer des projets Data Science de bout en bout en utilisant les composants clés de Kubeflow (Pipelines, Notebooks, Training, Serving), garantissant une industrialisation efficace.
Concevoir des architectures MLOps scalables
Développer et mettre en œuvre des architectures robustes et évolutives pour le Machine Learning en production, en tirant parti des capacités de Kubernetes et de l'écosystème Kubeflow.
Opérer et monitorer des systèmes ML en production
Gérer le cycle de vie opérationnel des modèles de Machine Learning, incluant le monitoring des performances, la gestion des logs, la détection des dérives et la maintenance continue.
Automatiser les workflows Data Science (CI/CD/CT)
Mettre en place des pipelines d'intégration continue, de déploiement continu et de tests continus pour les modèles de Machine Learning, assurant reproductibilité et efficacité. ```
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Points forts de la formation
Industrialiser la production de modèles Data Science avec Kubeflow — pourquoi la choisir ?
🎯
Maîtrise de Kubeflow
Apprenez à utiliser Kubeflow pour industrialiser vos modèles de Data Science, vous permettant d'optimiser vos processus ML rapidement et efficacement.
📊
Architectures MLOps Scales
Concevez des architectures MLOps robustes et scalables adaptées à vos besoins, garantissant performance et flexibilité à long terme.
⚙️
Automatisation des Workflows
Automatisez vos workflows Data Science grâce aux concepts CI/CD/CT, réduisant le temps de mise en production de vos modèles.
🔍
Surveillance des Systèmes ML
Apprenez à opérer et surveiller vos systèmes ML en production, assurant une performance optimale et une détection précoce des anomalies.
🛠️
Pipelines ML Efficaces
Découvrez Kubeflow Pipelines pour concevoir des pipelines ML efficaces, facilitant la gestion et l'exécution de vos projets Data Science.
💡
Environnements Interactifs
Utilisez Kubeflow Notebooks pour créer des environnements de développement interactifs, favorisant l'expérimentation et l'innovation dans vos projets.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Industrialiser la production de modèles Data Science avec Kubeflow.
Poser une questionKubeflow est un orchestrateur de workflows d'apprentissage automatique (ML) qui permet de déployer et de gérer des modèles de Data Science de manière efficace et scalable. Il est important pour l'industrialisation de Data Science car il permet de automatiser les workflows et de garantir la qualité et la fiabilité des modèles.
Formez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
Industrialiser la production de modèles Data Science avec Kubeflow vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Industrialiser la production de modèles Data Science avec Kubeflow
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Industrialiser la production de modèles Data Science avec Kubeflow. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
En savoir plusBesoin d'aide pour choisir votre dispositif ?
Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Industrialiser la production de modèles Data Science avec Kubeflow
4.7/5· 3 avis vérifiés
“Formation Industrialiser la production de modèles Data Science av… recommandée par mon responsable RH. Je comprends maintenant pourquoi : le niveau est sérieux et l'approche vraiment professionnelle.”
ML
Marie-Claire L.
Chef·fe de projet digital · Entreprise de BTP
“Très bonne expérience globale. La formation Industrialiser la production de modèles Data Science av… est claire, progressive, et on repart avec un vrai kit d'outils utilisables directement en entreprise.”
TB
Thomas B.
Directeur·rice opérationnel·le · Établissement scolaire
“Rien à redire sur Industrialiser la production de modèles Data Science av…. Programme sérieux, formateur impliqué, groupe agréable. Ce type de formation devrait être obligatoire dans beaucoup d'entreprises.”
SM
Sophie M.
Technicien·ne spécialisé·e · Groupe logistique
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
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Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Industrialiser la production de modèles Data Science avec Kubeflow ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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