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 Toronto ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Toronto. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
West Toronto - Etobicoke
10 Four Seasons Place, Toronto, Canada, M9B 6H7
Etobicoke est un quartier prestigieux situé à l'ouest de Toronto, à mi-chemin entre Toronto et Mississauga. Facilement accessible par les transports en commun (bus) et à 5 minutes de la station de métro locale.
Toronto - Rue Toronto
36, rue Toronto, Toronto, Canada, M5C 2C5
À quelques pas du prestigieux centre financier de Toronto. Liaison rapide vers l'aéroport international Pearson - à moins de 30 minutes.
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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