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 Langley ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Langley. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Langley-Langley Business Centre
8661 201e Rue, Langley, Canada, V2Y 0G9
Installez votre entreprise à la porte d'entrée du Canada, avec un espace de bureau au Langley Business Centre, près de la Canada Route 1. Situé sur la 201e rue, les navetteurs peuvent profiter d'un accès direct à Vancouver et au Canada dans son ensemble avec un stationnement sur place et des lignes de bus locales vers le centre de Langley et Surrey.
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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