Des cours de formation MLflow en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de pratiques pratiques interactives, comment utiliser MLflow pour rationaliser et gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique. La formation MLflow est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Brampton ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Brampton. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Brampton - Brampton County Court
2 County Court Blvd, Brampton, Canada, L6W 3W
Le centre d'affaires du tribunal du comté de Brampton en Ontario est situé dans un bâtiment moderne du quartier des affaires du centre-ville, près du palais de justice de Grenville et de William Davis.
Brampton - 2 County Court
2 County Court Boulevard, Brampton, Canada, L6W 3W8
Tournez-vous vers l’avenir avec un espace de bureau au 2 County Court, un bâtiment aux performances environnementales exceptionnelles. La troisième plus grande ville du Grand Toronto bénéficie d’excellentes liaisons de transport, tandis que l’aéroport international de Toronto se trouve à moins de 16 km.
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 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'accommoder plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.
En savoir plus...
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l'écosystème ML comprend non seulement MLFlow mais aussi Optuna, hyperops, docker et docker-compose
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