Formation MLOps pour Azure Machine Learning

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.

Cette formation en direct animée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent créer et déployer des applications cloud alimentées par l'IA à l'aide de Microsoft Azure.

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

• Développer des applications pilotées par des événements et sans serveur à l'aide d'Azure Functions.
• Gérer les solutions de stockage Azure et les machines virtuelles.
• Déployer et mettre à l'échelle des applications web à l'aide d'Azure App Service et de conteneurs Docker.
• Intégrer l'IA, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel à l'aide d'Azure AI Services.
• Tirer parti de GitHub Copilot pour assister le développement d'applications cloud pilotées par l'IA.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux professionnels techniques de niveau débutant, intermédiaire et avancé souhaitant utiliser Microsoft Azure pour créer, tester et déployer des agents IA destinés à des applications professionnelles.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de : comprendre l'architecture des agents IA sur Azure, créer et configurer un agent fonctionnel, connecter les agents aux sources de connaissances de l'entreprise, évaluer et préparer les agents pour le déploiement.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, a lieu en Canada (en ligne ou sur site) et s'adresse aux ingénieurs DevOps, aux développeurs et aux chefs de projet souhaitant utiliser Azure DevOps pour concevoir et déployer des applications d'entreprise optimisées plus rapidement que les approches de développement traditionnelles.

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

• Comprendre le vocabulaire de base et les principes de DevOps.
• Installer et configurer les outils Azure DevOps nécessaires au développement logiciel.
• Utiliser les outils et services Azure DevOps pour s'adapter continuellement au marché.
• Concevoir des applications d'entreprise et évaluer les processus de développement actuels à l'aide des solutions Azure DevOps.
• Gérer les équipes plus efficacement et accélérer les délais de déploiement des logiciels.
• Adopter les pratiques de développement DevOps au sein de l'organisation.

Cette formation en direct animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs de sécurité qui souhaitent apprendre à configurer la sécurité du cloud Azure afin de sécuriser les charges de travail exécutées dans Azure.

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

• Configurer la sécurité des hôtes et du réseau.
• Configurer les options de sécurité avancées d'Azure.
• Utiliser Azure pour sécuriser les charges de travail de cloud computing.
• Utiliser des services de protection des points de terminaison pour se protéger contre les logiciels malveillants et les virus.
• Sécuriser les charges de travail de conteneurs exécutées dans Azure.

Azure Bot Service réunit les capacités du Microsoft Bot Framework et d'Azure Functions, offrant une plateforme puissante pour créer rapidement des robots intelligents.

Dans cette formation animée par un instructeur, les participants exploreront comment développer efficacement des robots intelligents en utilisant Microsoft Azure.

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

Comprendre les concepts fondamentaux derrière les robots intelligents.

Construire des robots intelligents à l'aide d'applications cloud.

Acquérir des connaissances pratiques sur le Microsoft Bot Framework, le Bot Builder SDK et Azure Bot Service.

Appliquer des modèles de conception de robots éprouvés dans des scénarios réels.

Créer et déployer leur premier robot intelligent à l'aide de Microsoft Azure.

Public cible

Ce cours s'adresse aux développeurs, amateurs, ingénieurs et professionnels de l'informatique intéressés par le développement de robots.

Format du cours

La formation combine des conférences et des discussions avec des exercices, en mettant un accent marqué sur la pratique.

Cette formation en direct, animée par un formateur dans Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs de données de niveau intermédiaire souhaitant apprendre à utiliser Azure Data Lake Storage Gen2 pour concevoir des solutions analytiques efficaces.

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

• Comprendre l'architecture et les fonctionnalités clés d'Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimiser le stockage et l'accès aux données en fonction du coût et des performances.
• Intégrer Azure Data Lake Storage Gen2 à d'autres services Azure pour l'analyse et le traitement des données.
• Développer des solutions à l'aide de l'API Azure Data Lake Storage Gen2.
• Résoudre les problèmes courants et optimiser les stratégies de stockage.

Docker est une plateforme de conteneurisation utilisée pour créer des environnements reproductibles, portables et évolutifs pour les systèmes de ML.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent conteneuriser et opérationnaliser des pipelines ML complets à l'aide de Docker.

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

• Conteneuriser les charges de travail de formation, de validation et d'inférence du ML.
• Concevoir et orchestrer des pipelines ML de bout en bout en utilisant Docker et des outils compatibles.
• Mettre en œuvre le versionnement, la reproductibilité et les pipelines CI/CD pour les composants ML.
• Déployer, surveiller et mettre à l'échelle des services ML dans des environnements conteneurisés.

Format du cours

• Conférences interactives soutenues par des démonstrations pratiques.
• Exercices pratiques axés sur la création de composants réels de pipelines ML.
• Mise en œuvre en laboratoire en direct pour les workflows conteneurisés de bout en bout.

Options de personnalisation du cours

• Pour une formation personnalisée adaptée à des besoins spécifiques d'infrastructure ML, veuillez nous contacter afin de discuter des options.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux développeurs Java de niveau intermédiaire, aux ingénieurs logiciels et aux passionnés de cloud qui souhaitent exploiter la puissance d'Azure OpenAI pour créer des applications intelligentes.

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

• Comprendre les principes de l'IA générative et ses applications.
• Configurer et gérer un service Azure OpenAI.
• Intégrer les modèles d'OpenAI dans des applications Java.
• Déployer des fonctionnalités alimentées par l'IA au sein d'applications web.

Lors de cette formation en direct animée par un formateur en <lieu> (en présentiel ou à distance), les participants apprendront les concepts fondamentaux, les composants et les services de Microsoft Azure en créant pas à pas une application cloud de démonstration.

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

• Comprendre les bases de Microsoft Azure
• Comprendre les différents outils et services Azure
• Apprendre à utiliser Azure pour développer des applications cloud

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.

Lors de cette formation en direct animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), les participants apprendront comment mettre en place et gérer un environnement de conteneurs à l'échelle de production en utilisant Kubernetes sur AKS.

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

• Configurer et gérer Kubernetes sur AKS.
• Déployer, gérer et mettre à l'échelle un cluster Kubernetes.
• Déployer des applications conteneurisées (Docker) sur Azure.
• Migrer un environnement Kubernetes existant de l'environnement sur site vers le cloud AKS.
• Intégrer Kubernetes avec des logiciels d'intégration continue (CI) tiers.
• Assurer la haute disponibilité et la reprise après sinistre dans Kubernetes.

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.