Formation MLOps en Richmond Hill

Cette formation en direct avec instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé et aux scientifiques des données ayant une expérience intermédiaire à avancée qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, minimiser la latence et déployer des solutions d'IA efficacement en utilisant des pratiques modernes MLOps.

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

• Optimiser les modèles DeepSeek en termes d'efficacité, de précision et d'évolutivité.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour MLOps et le versionnage des modèles.
• Déployer des modèles DeepSeek sur une infrastructure cloud et sur site.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle les solutions d'IA de manière efficace.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique complets sur diverses architectures et environnements en nuage.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning sur un serveur AWS EC2.

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

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur AWS.
• Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail Machine Learning dans le nuage Azure.

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

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et d'autres logiciels nécessaires sur Azure.
• Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier le travail d'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Entraîner et déployer TensorFlow modèles ML sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Mettre à profit d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage machine complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

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.

Cette formation dirigée par un instructeur et en direct à Richmond Hill (en ligne ou sur place) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent évaluer les approches et outils disponibles aujourd'hui pour prendre une décision éclairée quant à l'adoption de MLOps au sein de leur organisation.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer divers cadres et outils MLOps.
• Constituer l'équipe appropriée avec les compétences nécessaires pour construire et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner des données pour leur utilisation par des modèles ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils nécessaires pour en construire un.
• Expérimenter avec différents cadres et serveurs de machine learning pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus de Machine Learning afin qu'il soit reproductible et maintenable.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent utiliser Azure Machine Learning et Azure DevOps pour faciliter les pratiques MLOps.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire des workflows et des modèles d'apprentissage automatique reproductibles.
• Gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique.
• Suivre et signaler l'historique des versions des modèles, les actifs et plus encore.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique prêts pour la production n'importe où.