Formation Docker pour 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 liées à l'intelligence artificielle (IA) et à l'apprentissage automatique (ML).

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent encapsuler leurs bases de code ML, leurs dépendances et leurs modèles à l'aide de Docker afin d'assurer des flux de travail fiables allant 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 d'IA et de ML.
• Containeriser les pipelines, les outils et les dépendances liés au ML.
• Optimiser les environnements Docker pour la performance et la portabilité.
• Déployer des services ML containerisés à travers différents environnements d'exécution.

Format du cours

• Démonstrations de concepts accompagnées de discussions dirigées.
• Exercices pratiques axés sur des tâches de conteneurisation réelles.
• Mise en œuvre pratique à l'aide d'environnements Docker en laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour personnaliser cette formation en fonction de l'environnement de votre organisation, veuillez nous contacter afin d'organiser les détails.

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

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur expert, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant automatiser les workflows complets 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 en mesure 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 tout au long du cycle de vie des modèles.
• Intégrer des stratégies de déploiement automatisé pour les services d'IA.
• Appliquer les meilleures pratiques CI/CD adaptées aux opérations d'apprentissage automatique (Machine Learning Ops).

Format de la formation

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

Options de personnalisation du cours

• Si votre organisation nécessite des workflows de pipeline personnalisés ou des intégrations spécifiques à la plateforme, veuillez nous contacter pour adapter cette formation.

Le programme Administrateur Kubernetes Certifié (CKA) a été créé par The Linux Foundation et la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes est aujourd'hui une plateforme de premier plan pour l'orchestration de conteneurs.

Depuis 2015, NobleProg dispense des formations Docker & Kubernetes. Avec plus de 360 projets de formation avec succès, nous sommes devenus l'une des entreprises de formation les plus connues au monde dans le domaine de la conteneurisation.

Depuis 2019, nous aidons également nos clients à confirmer leurs compétences dans un environnement k8s en les préparant et en les encourageant à réussir les examens CKA et CKAD.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux administrateurs système et aux utilisateurs de Kubernetes qui souhaitent valider leurs connaissances en passant l'examen CKA.

D'autre part, la formation vise également à acquérir une expérience pratique de l'administration Kubernetes, c'est pourquoi nous recommandons d'y participer, même si vous n'avez pas l'intention de passer l'examen CKA.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• De nombreux exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en discuter.
• Pour en savoir plus sur la certification CKA, veuillez visiter : https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Le programme Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) a été développé par The Linux Foundation et la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), l'organisation hôte de Kubernetes.

Cette formation en direct dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs souhaitant valider leurs compétences en matière de conception, de développement, de configuration et d'exposition d'applications cloud natives pour Kubernetes.

Par ailleurs, la formation vise également à acquérir une expérience pratique dans le développement d'applications Kubernetes. Nous recommandons donc d'y participer, même si vous n'avez pas l'intention de passer l'examen CKAD.

NobleProg dispense des formations Docker & Kubernetes depuis 2015. Avec plus de 360 projets de formation réussis, nous sommes devenus l'une des entreprises de formation les plus reconnues mondialement dans le domaine de la conteneurisation. Depuis 2019, nous aidons également nos clients à valider leurs compétences dans un environnement Kubernetes en les préparant et en les encourageant à réussir les examens CKA et CKAD.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussions.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser les détails.
• Pour en savoir plus sur le CKAD, veuillez visiter : https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Docker est une plateforme open-source permettant d'automatiser la construction, l'expédition et l'exécution d'applications dans des conteneurs.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs souhaitant utiliser Docker pour déployer et gérer leurs logiciels en tant que conteneurs plutôt que sous la forme de logiciels traditionnels autonomes.

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

• Installer et configurer Docker.
• Comprendre et mettre en œuvre la conteneurisation logicielle.
• Gérer des applications basées sur Docker.
• Réseau connecté entre différentes applications et systèmes Docker.
• Comprendre et modifier les registres Docker.

Format de la formation

• Cours interactifs et discussions.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre concrète dans un laboratoire réel.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
• Pour en savoir plus sur Docker, visitez : https://www.docker.com

Apprenez à créer, déployer et administrer des environnements conteneurisés en utilisant Docker, Kubernetes et OpenShift. Cette formation pratique de cinq jours couvre les images de conteneurs, les charges de travail Kubernetes, le réseau de cluster, le stockage, la sécurité, la surveillance et l'administration pratique d'OpenShift. Les participants acquièrent les compétences nécessaires pour exploiter des plateformes de conteneurs modernes et résoudre les problèmes d'applications dans les environnements de développement et de production.

Au cours de cette formation en présentiel ou à distance dans Canada, les participants apprendront à créer et à gérer des conteneurs Docker, puis à déployer une application d'exemple à l'intérieur d'un conteneur. Ils apprendront également à automatiser, à mettre à l'échelle et à gérer leurs applications conteneurisées au sein d'un cluster Kubernetes. Enfin, la formation aborde des sujets plus avancés, guidant les participants à travers le processus de sécurisation, de mise à l'échelle et de surveillance d'un cluster Kubernetes.

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

• Configurer et exécuter un conteneur Docker.
• Déployer un serveur et une application web conteneurisés.
• Construire et gérer des images Docker.
• Configurer un cluster Docker et Kubernetes.
• Utiliser Kubernetes pour déployer et gérer une application web en cluster.
• Sécuriser, mettre à l'échelle et surveiller un cluster Kubernetes.

Objectifs de la formation : Développer des compétences théoriques et pratiques liées à Docker et Kubernetes.

L'accélération par GPU est essentielle pour exécuter des charges de travail d'apprentissage profond haute performance de manière scalable et efficace.

Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels techniques de niveau intermédiaire qui souhaitent configurer, optimiser et exécuter des charges de travail d'IA compatibles avec les GPU au sein de conteneurs Docker.

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

• Créer et exécuter des conteneurs compatibles avec les GPU pour l'entraînement et l'inférence.
• Configurer CUDA, les pilotes et les bibliothèques d'exécution pour les flux de travail d'IA conteneurisés.
• Optimiser l'allocation et l'isolation des ressources pour les applications intensives en GPU.
• Déployer des services d'apprentissage profond conteneurisés et scalables dans des environnements de production.

Format du cours

• Enseignement interactif appuyé par des démonstrations réelles.
• Exercices pratiques axés sur le développement avec GPU.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour une formation adaptée à votre infrastructure ou à votre pile de GPU, veuillez nous contacter afin d'en discuter.

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.

Ce cours en direct animé par un formateur sur Canada (en ligne ou sur place) s’adresse aux développeurs et aux scientifiques de données souhaitant créer, déployer et gérer des flux de travail d’apprentissage automatique sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow en infrastructure locale et dans le cloud.
• 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 instancier et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des charges de travail d’entraînement ML, de réglage des hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

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.

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.