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 Regina ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Regina. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Regina - Édifice de la Banque Royale
2002 11e Avenue, Regina, Canada, S4P 0J3
Développez votre entreprise dans l’un des pôles financiers les plus importants de Regina. Établissez votre base dans le prestigieux édifice de la Banque Royale, qui abrite plusieurs grandes sociétés de services financiers et professionnels.
Impressionnez vos clients et collègues avec la vue imprenable sur la ville depuis l’édifice avant de vous mettre au travail dans un environnement élégant baigné de lumière naturelle. Vous pouvez également voyager facilement pour le travail ou le plaisir, l’aéroport international de Regina à proximité offrant des vols réguliers à travers le Canada et au-delà.
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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