Formation MLOps en British Columbia

Cette formation en direct, animée par un instructeur à British Columbia (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé et aux scientifiques des données possédant une expérience intermédiaire à avancée, qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, réduire la latence et déployer des solutions d'IA de manière efficiente grâce aux pratiques modernes de MLOps.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Optimiser les modèles DeepSeek pour l'efficacité, la précision et la scalabilité.
• Implémenter les meilleures pratiques en matière de MLOps et de versionnage des modèles.
• Déployer les modèles DeepSeek sur des infrastructures cloud et locales.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle efficacement les solutions d'IA.

Ce cours en direct animé par un formateur sur British Columbia (en ligne ou sur place) s’adresse aux développeurs et aux scientifiques de données souhaitant créer, déployer et gérer des flux de travail d’apprentissage automatique sur Kubernetes.

À l’issue de ce cours, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow en infrastructure locale et dans le cloud.
• Créer, déployer et gérer des flux de travail ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines complets d’apprentissage automatique sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour instancier et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des charges de travail d’entraînement ML, de réglage des hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation animée par un instructeur dans <lieu> (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui afin de prendre une décision éclairée concernant l'adoption du MLOps au sein de leur organisation.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer divers cadres et outils MLOps.
• Constituer la bonne équipe avec les compétences nécessaires pour construire et maintenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner les données pour les utiliser dans des modèles de ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils requis pour en construire un.
• Expérimenter différents cadres de machine learning et serveurs pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus de machine learning pour qu'il soit reproductible et maintenable.