Vancouver - Pacific Centre

701 West Georgia Street, Vancouver, Canada, V7Y 1G5
The Vancouver Pacific Centre is in one of the most prominent buildings in the heart of the downtown business core. Located in...

Vancouver - Park Place

666 Burrard Street, Vancouver, Canada, V6C 3P6
The Vancouver Park Place Centre is in the heart of the downtown financial district. located directly across the street from a...

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MLflow
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Kubeflow

Découvrez nos formations

Kubeflow on AWS

 28 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur un serveur AWS EC2. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur AWS.
  • Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
En savoir plus...

Kubeflow on Azure

 28 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning dans le nuage Azure. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur Azure.
  • Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.
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Kubeflow on GCP

 28 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur Google Cloud Platform (GCP). A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur GCP et GKE.
  • Utiliser GKE (Kubernetes Kubernetes Engine) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur GCP.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services GCP pour étendre une application ML.
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Kubeflow on IBM Cloud

 28 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur IBM Cloud Kubernetes Service (IKS). A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur IBM Cloud Kubernetes Service (IKS).
  • Utiliser IKS pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur IBM Cloud.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Mettre à profit d'autres services IBM Cloud pour étendre une application ML.
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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui afin de prendre une décision intelligente sur la voie à suivre pour adopter MLOps au sein de leur organisation. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer divers cadres et outils MLOps.
  • Assembler le bon type d'équipe avec les bonnes compétences pour construire et soutenir un système MLOps.
  • Préparer, valider et modifier les données à utiliser par les modèles de ML.
  • Comprendre les composants d'un pipeline de ML et les outils nécessaires pour en construire un.
  • Expérimenter avec différents frameworks d'apprentissage automatique et serveurs pour le déploiement en production.
  • Opérationnaliser l'ensemble du processus d'apprentissage automatique de manière à ce qu'il soit reproductible et maintenable.
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Kubeflow

 35 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud à l'aide d'AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
  • Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique entiers sur diverses architectures et environnements cloud.
  • Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des blocs-notes Jupyter.
  • Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
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Kubeflow on OpenShift

 28 heures
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail d'apprentissage automatique dans un OpenShift nuage sur site ou hybride.
  • À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubernetes et Kubeflow sur un cluster OpenShift.
  • Utiliser OpenShift pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes.
  • Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
  • Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
  • Appeler des services de cloud public (par exemple, des services AWS) à partir d'OpenShift pour étendre une application ML
    • .
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Kubeflow Fundamentals

 28 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
  • Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
  • Exécuter des pipelines d'apprentissage machine entiers sur diverses architectures et environnements cloud.
  • Utiliser Kubeflow pour engendrer et gérer des carnets Jupyter.
  • Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.
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MLflow

 21 heures
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks de ML associés.
  • Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
    • .
  • Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
  • Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accueillir plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
  • Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.
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