Formation MLOps sur Kubernetes : Pipelines CI/CD pour l'apprentissage automatique

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 Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de plate-forme et aux professionnels de l'DevOps avancés qui souhaitent maîtriser la mise à l'échelle des applications à l'aide de microservices et de Kubernetes.

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

• Concevoir et mettre en œuvre des architectures de microservices évolutives.
• Déployer et gérer des applications sur des clusters Kubernetes.
• Utiliser des chartes Helm pour un déploiement efficace des services.
• Surveiller et maintenir la santé des microservices en production.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité et de conformité dans un environnement Kubernetes.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, dans Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de Kubernetes qui souhaitent se préparer à l'examen CKS.

À l'issue de cette formation, les participants sauront comment sécuriser les environnements Kubernetes et les applications basées sur des conteneurs tout au long des différentes étapes du cycle de vie d'une application : construction, déploiement et temps d'exécution.

Ce programme de 7 jours offre un parcours complet et pratique pour concevoir, déployer et exploiter des applications cloud-natives en utilisant les pratiques modernes de DevOps.

Les participants apprendront à concevoir des architectures de microservices évolutives, à optimiser les environnements conteneurisés et à gérer les charges de production avec Kubernetes. Le cours couvre les stratégies de déploiement avancées, l'automatisation basée sur GitOps et les pratiques d'observabilité pour garantir la fiabilité et les performances du système.

Une attention particulière est accordée aux défis opérationnels du monde réel, notamment la réponse aux incidents, la simulation de pannes et l'analyse des causes racines. Le programme se termine par l'utilisation d'outils alimentés par l'IA pour aider au dépannage et accélérer les prises de décisions opérationnelles.

À la fin de la formation, les participants auront une compréhension claire de la manière de construire, déployer, surveiller et maintenir des systèmes distribués résilients dans un environnement basé sur Kubernetes.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent utiliser Helm pour rationaliser le processus d'installation et de gestion des applications Kubernetes.

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

• Installer et configurer Helm.
• Créer des builds reproductibles d'applications Kubernetes.
• Partager des applications sous forme de charts Helm.
• Exécuter des applications tierces enregistrées en tant que charts Helm.
• Gérer les versions des packages Helm.

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 en présentiel ou en ligne, dirigée par un instructeur, Canada s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'ingénierie DevOps de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre à configurer et gérer un environnement Kubernetes local à l'aide de Minikube.

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

• Installer et configurer Minikube sur leur machine locale.
• Comprendre les concepts de base et l'architecture de Kubernetes.
• Déployer et gérer des conteneurs en utilisant kubectl et le tableau de bord Minikube.
• Configurer des solutions de stockage persistant et de réseau pour Kubernetes.
• Utiliser Minikube pour le développement, les tests et le débogage d'applications.

Cette formation en direct, animée par un formateur à <lieu> (en ligne ou sur site), s’adresse aux développeurs et ingénieurs DevOps de niveau intermédiaire souhaitant intégrer Minikube à leur flux de travail de développement.

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

• Configurer et gérer un environnement Kubernetes local à l’aide de Minikube.
• Comprendre comment déployer, gérer et déboguer des applications sur Minikube.
• Intégrer Minikube dans leurs pipelines d’intégration et de déploiement continus.
• Optimiser leur processus de développement grâce aux fonctionnalités avancées de Minikube.
• Appliquer les meilleures pratiques relatives au développement Kubernetes local.

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.