Formation Docker pour le MLOps : Conteneurisation de pipelines de bout en bout

Cette formation en direct, animée par un formateur, est proposée en Canada (en ligne ou sur site) et s'adresse aux ingénieurs souhaitant approfondir leurs connaissances de Docker afin de déployer des applications à plus grande échelle tout en conservant le contrôle.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer leurs propres images Docker.
• Déployer et gérer un grand nombre d'applications Docker.
• Évaluer différentes solutions d'orchestration de conteneurs et choisir celle qui convient le mieux.
• Mettre en place un processus d'intégration continue pour les applications Docker.
• Intégrer des applications Docker dans des processus existants d'intégration continue d'outils.
• Sécuriser leurs applications Docker.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé et aux scientifiques des données possédant une expérience intermédiaire à avancée, qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, réduire la latence et déployer des solutions d'IA de manière efficiente grâce aux pratiques modernes de MLOps.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Optimiser les modèles DeepSeek pour l'efficacité, la précision et la scalabilité.
• Implémenter les meilleures pratiques en matière de MLOps et de versionnage des modèles.
• Déployer les modèles DeepSeek sur des infrastructures cloud et locales.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle efficacement les solutions d'IA.

Docker est une plateforme de conteneurisation qui permet de créer des environnements cohérents, portables et reproductibles pour les charges de travail d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant empaqueter des codebases ML, des dépendances et des modèles à l'aide de Docker pour des flux de travail fiables, du développement à la production.

À l'issue de ce cours, les participants seront en mesure de :

• Construire et gérer des images Docker adaptées aux applications IA et ML.
• Conteneuriser les pipelines d'apprentissage automatique, les outils et les dépendances.
• Optimiser les environnements Docker pour la performance et la portabilité.
• Déployer des services ML conteneurisés dans divers environnements d'exécution.

Format du cours

• Démonstrations conceptuelles appuyées par des discussions guidées.
• Exercices pratiques axés sur des tâches de conteneurisation du monde réel.
• Implémentation pratique à l'aide d'environnements Docker en laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour personnaliser cette formation en fonction de votre environnement organisationnel, veuillez nous contacter pour en convenir.

Le CI/CD pour l'IA est une approche structurée visant à automatiser l'emballage, les tests, la conteneurisation et le déploiement des modèles grâce à des pipelines d'intégration continue et de livraison continue.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant automatiser les workflows de bout en bout de livraison des modèles d'IA à l'aide de Docker et de plateformes CI/CD.

À l'issue de la formation, les participants seront capables de :

• Créer des pipelines automatisés pour la construction et les tests des conteneurs de modèles d'IA.
• Mettre en œuvre le contrôle de version et la reproductibilité pour les cycles de vie des modèles.
• Intégrer des stratégies de déploiement automatisé pour les services d'IA.
• Appliquer les meilleures pratiques de CI/CD adaptées aux opérations d'apprentissage automatique.

Format du cours

• Présentations guidées par le formateur et discussions techniques.
• Laboratoires pratiques et exercices d'implémentation manuelle.
• Simulations de workflows CI/CD réalistes dans un environnement contrôlé.

Options de personnalisation du cours

• Si votre organisation nécessite des workflows de pipeline personnalisés ou des intégrations de plateforme, veuillez nous contacter pour adapter ce cours.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur à Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent créer, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Créer, déployer et gérer des flux de travail ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines complets d'apprentissage automatique sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des charges de travail pour l'entraînement ML, l'ajustement des hyperparamètres et le déploiement sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct animée par un formateur en <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail d'apprentissage automatique sur un serveur AWS EC2.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur AWS.
• Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles de ML en production.
• Former et déployer des modèles de ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Exploiter d'autres services gérés par AWS pour étendre une application de ML.

Cette formation en direct animée par un formateur à <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail d'apprentissage automatique sur le cloud Azure.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et les autres logiciels nécessaires sur Azure.
• Utiliser le service Azure Kubernetes (AKS) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles d'apprentissage automatique en production.
• Former et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Exploiter d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.

Kubeflow est une plateforme open source conçue pour simplifier la création, l'entraînement et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique (ML) sur Kubernetes.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire souhaitant concevoir des workflows ML fiables à l'aide de Kubeflow.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer dans l'écosystème de Kubeflow et comprendre ses composants principaux.
• Créer des workflows reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des travaux d'entraînement évolutifs sur Kubernetes.
• Déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Kubeflow Serving.

Format de la formation

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Travaux pratiques avec des composants réels de Kubeflow.
• Exercices concrets pour construire des workflows ML de bout en bout.

Options de personnalisation de la formation

• Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour s'aligner sur la pile technologique de votre équipe et les exigences de vos projets.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données souhaitant créer, déployer et gérer des workflows de machine learning sur Kubernetes.

À 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 workflows de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter l'ensemble des pipelines d'apprentissage machine sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des notebooks Jupyter.
• Construire des charges de travail pour l'entraînement ML, le réglage des hyperparamètres et la mise en production, en les déployant sur plusieurs plateformes.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données souhaitant dépasser la simple création de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer MLflow ainsi que les bibliothèques et cadres de travail ML associés.
• Comprendre l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML.
• Déployer des modèles ML sur différents nuages publics, plateformes ou serveurs sur site.
• Mettre à l'échelle le processus de déploiement ML pour accommoder plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
• Mettre en place un registre centralisé pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles ML.

Cette formation animée par un instructeur dans <lieu> (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui afin de prendre une décision éclairée concernant l'adoption du MLOps au sein de leur organisation.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer divers cadres et outils MLOps.
• Constituer la bonne équipe avec les compétences nécessaires pour construire et maintenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner les données pour les utiliser dans des modèles de ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils requis pour en construire un.
• Expérimenter différents cadres de machine learning et serveurs pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus de machine learning pour qu'il soit reproductible et maintenable.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent utiliser Azure Machine Learning et Azure DevOps pour faciliter les pratiques de MLOps.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Construire des flux de travail reproductibles et des modèles d'apprentissage automatique.
• Gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique.
• Suivre et rapporter l'historique des versions des modèles, les ressources, et plus encore.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique prêts pour la production, partout.

MLOps sur Kubernetes est un cadre de travail visant à automatiser l'entraînement, la validation, l'emballage et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de pipelines conteneurisés et de flux de travail GitOps.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire souhaitant concevoir des pipelines MLOps automatisés et évolutifs sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des pipelines CI/CD de bout en bout pour l'apprentissage automatique.
• Mettre en œuvre des flux de travail GitOps pour le déploiement et la gestion des versions des modèles.
• Automatiser l'entraînement, les tests et l'emballage des modèles ML.
• Intégrer des stratégies de surveillance, d'alerte et de retour en arrière (rollback).

Format de la formation

• Présentations guidées par un formateur et analyses techniques approfondies.
• Exerciques pratiques permettant de construire des workflows CI/CD réalistes.
• Pratique en laboratoire pour décharger des charges de travail ML sur Kubernetes.

Options de personnalisation de la formation

• Les organisations peuvent demander du contenu sur mesure aligné sur leurs outils et infrastructure MLOps internes.