Richmond

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MLflow

21 heures
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 de 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'accueillir plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
  • Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.
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Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Formation - MLflow

La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés

Hugo SECHIER - Expleo France
Formation - Kubeflow on AWS

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