Formation Formation MLOps et DataOps : Concevoir, déployer, surveiller des pipelines
Découvrez comment mettre en place des pipelines MLOps et DataOps pour concevoir, déployer et surveiller efficacement vos modèles d'apprentissage automatique. Cette formation vous permettra de maîtriser les outils clés pour une gestion de cycle de vie efficace et optimiser la production et la maintenance de vos modèles. Devenez expert en déploiement continu en IA.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Concevoir des pipelines MLOps/DataOps pour la gestion de cycle de vie de vos modèles
- Manipuler MLflow pour une gestion efficace de vos pipelines d'apprentissage automatique
- Déployer des modèles AI via la conteneurisation pour une mise en production sécurisée et efficace
- Surveiller et maintenir vos modèles en production pour garantir leur performance et leur fiabilité
01.Introduction au MLOps & DataOps et ses enjeux
- —Définition et principes fondamentaux du MLOps
- —Comprendre les défis du déploiement de modèles en production
- —Introduction au DataOps : alignement données et opérations
- —Architecture typique d'un pipeline MLOps
02.Fondamentaux de Python pour l'IA et l'infrastructure
- —Rappel des bases de Python orienté données (Numpy, Pandas)
- —Manipulation de fichiers et interaction avec le système
- —Gestion des environnements virtuels (venv, Conda)
- —Introduction aux bonnes pratiques de code Python
03.Introduction à MLflow pour le suivi des expérimentations
- —Présentation de MLflow et de ses composants
- —Suivi des expérimentations avec MLflow Tracking
- —Journalisation des métriques et des hyperparamètres
- —Visualisation des runs dans l'interface utilisateur de MLflow
04.Gestion des modèles avec MLflow Models
- —Enregistrement et versioning des modèles MLflow
- —Comprendre les formats de modèle MLflow (Python Function, Scikit-learn)
- —Chargement et utilisation des modèles versionnés
- —Sérialisation et désérialisation de modèles
05.Déploiement de modèles avec MLflow Deployments
- —Introduction au déploiement local de modèles
- —Exportation et services de modèles avec MLflow
- —Déploiement basique d'un modèle via une API REST
- —Conteneurisation simple avec Docker pour le modèle
06.Le registre de modèles MLflow pour la production
- —Utilisation du registre de modèles MLflow Registry
- —Gestion des étapes de cycle de vie des modèles (Staging, Production)
- —Transition et approbation de modèles
- —Accès programmatique au registre de modèles
07.Intégration de Docker pour la conteneurisation
- —Concepts fondamentaux de Docker (images, conteneurs, Dockerfile)
- —Création d'images Docker pour applications ML
- —Lancement et gestion de conteneurs Docker
- —Optimisation des images Docker pour le déploiement
08.Orchestration de pipelines MLOps avec des outils CI/CD
- —Introduction aux concepts CI/CD en MLOps
- —Vue d'ensemble des outils CI/CD pertinents (ex: Jenkins, GitLab CI)
- —Conception d'un workflow CI/CD simple pour un modèle
- —Intégration de MLflow dans un pipeline CI/CD
09.Surveillance et monitoring des modèles en production
- —Importance du monitoring en MLOps
- —Métriques clés à surveiller (dérive des données, dérive du modèle)
- —Outils et plateformes de surveillance (Prometheus, Grafana basics)
- —Mise en place d'alertes simples sur la performance du modèle
10.Pipeline de données CI/CD avec DataOps
- —Principes du pipeline de données DataOps
- —Automatisation de l'ingestion et de la transformation des données
- —Tests de qualité des données et validation
- —Intégration des pipelines de données dans un workflow MLOps
11.Cas pratiques et bonnes pratiques MLOps
- —Revue de cas d'usage MLOps réels
- —Démonstration de bout en bout d'un pipeline complet
- —Bonnes pratiques pour l'industrialisation des modèles
- —Résolution de problèmes courants en MLOps
Concevoir des pipelines MLOps/DataOps
Concevoir l'architecture et les étapes clés de pipelines MLOps et DataOps, en intégrant les principes de CI/CD pour automatiser et orchestrer le cycle de vie complet des modèles d'apprentissage automatique.
Manipuler MLflow pour le cycle de vie ML
Maîtriser MLflow pour le suivi des expérimentations (tracking), la gestion des modèles (versioning, registre) et le déploiement. Utiliser ses fonctionnalités pour une traçabilité et une reproductibilité optimales.
Déployer des modèles AI via conteneurisation
Déployer des modèles d'apprentissage automatique en production via la conteneurisation (Docker), en assurant la portabilité et l'isolément des environnements applicatifs pour une mise en production fiable et scalable.
Surveiller et maintenir des modèles en production
Mettre en place des mécanismes de surveillance et de monitoring pour les modèles déployés, identifier et analyser la dérive des données/modèles, et assurer la maintenance continue pour garantir la performance.
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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Formation MLOps et DataOps : Concevoir, déployer, surveiller des pipelines — pourquoi la choisir ?
Expertise MLOps et DataOps
Apprenez à concevoir des pipelines MLOps et DataOps, essentiels pour optimiser le cycle de vie de vos modèles d'IA et garantir leur efficacité.
Manipulation de MLflow
Maîtrisez MLflow pour gérer vos expérimentations et modèles, un outil clé pour le suivi et l'automatisation de vos projets d'apprentissage automatique.
Déploiement sécurisé
Découvrez les techniques de conteneurisation pour déployer vos modèles AI, assurant une mise en production fiable et sécurisée.
Surveillance continue
Apprenez à surveiller et maintenir vos modèles en production, garantissant leur performance et fiabilité dans un environnement dynamique.
Formation pratique et interactive
Bénéficiez d'une formation inter-entreprise, favorisant l'échange d'expériences et d’outils pratiques adaptés aux défis réels de votre secteur.
Modules ciblés et adaptés
Chaque module, de l'introduction à MLflow au registre de modèles, est conçu pour vous fournir des compétences concrètes et directement applicables.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Formation MLOps et DataOps : Concevoir, déployer, surveiller des pipelines.
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Financer Formation MLOps et DataOps : Concevoir, déployer, surveiller des pipelines
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Formation MLOps et DataOps : Concevoir, déployer, surveiller des pipelines. 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.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Formation MLOps et DataOps : Concevoir, déployer, surveiller des pipelines en situation
“Un participant a réussi à déployer un modèle de machine learning en production, en utilisant les techniques apprises sur MLflow.”
“Un autre participant a mis en place un système de suivi des performances de ses modèles grâce aux outils de DataOps, améliorant ainsi la fiabilité de ses analyses.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
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Questions fréquentes
Une question sur Formation MLOps et DataOps : Concevoir, déployer, surveiller des pipelines ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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