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Référence: 241213453F

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Mise à jour le

MLOps

L'Ecole Numérique

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de formation.

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de bilans de compétences.

Niveau de sortie : Sans Niveau spécifique

Pour cette formation

1 session disponible

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Objectifs

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

Programme

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.

Certifications et métiers visés

Consulter le diplôme, titre ou certificat... délivrés en fin de formation ainsi que les métiers auxquels cette formation vous donne accès.

Résultats attendus

  • Maîtrise des Pratiques MLOps : Capacité à utiliser des outils et des techniques pour déployer et gérer des modèles ML en production.
  • Automatisation et CI/CD : Compétence dans la mise en œuvre de pipelines CI/CD pour les modèles ML.
  • Surveillance et Maintenance : Capacité à surveiller et maintenir les modèles ML en production pour assurer des performances optimales.
  • Gestion des Versions et Sécurité : Application des meilleures pratiques pour la gestion des versions et la sécurité des modèles ML.
  • Portefeuille de Projets : Création d'un portfolio de projets démontrant les compétences en MLOps.
  • Préparation à la Carrière : Acquisition des compétences et stratégies nécessaires pour réussir dans le domaine du MLOps.
  • Développement Professionnel Continu : Accès continu à la plateforme de formation pour se tenir à jour avec les avancées en MLOps.

Métier(s) correspondant(s)

Nom du métier Lien vers la fiche du métier
M1805 : Études et développement informatique Fiche métier - nouvel onglet

1 session : MLOps

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    L'Ecole Numérique

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    Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de bilans de compétences.

    • Distanciel

    Formation professionnelle