MLOps : déployer et maintenir des modèles en production
CI/CD pour ML, monitoring, versioning, orchestration. Industrialisez vos modèles.
De l'expérimentation à la production
Le MLOps est l'ensemble des pratiques pour déployer, monitorer et maintenir des modèles ML en production.
Cette formation vous enseignera les outils et méthodologies indispensables : MLflow, Kubeflow, DVC, Airflow.
DevOps rencontre ML
Vous apprendrez à mettre en place des pipelines CI/CD pour le ML, à versionner données et modèles, à monitorer les performances.
Projets : pipeline ML complet, système de retraining automatique, tableau de bord de monitoring.
Programme détaillé
Introduction au MLOps
Défis de la prod ML, architecture MLOps, outils
Versioning et tracking
Git, DVC, MLflow, gestion des expériences
CI/CD pour ML
Pipelines automatisés, tests de modèles, déploiement
Orchestration et serving
Airflow, Kubeflow, APIs, conteneurisation
Monitoring et retraining
Data drift, model drift, retraining automatique
Projet : pipeline MLOps complet
De l'entraînement au monitoring en production
Objectifs
- Maîtriser les outils MLOps essentiels
- Mettre en place des pipelines CI/CD pour ML
- Déployer des modèles en production
- Monitorer et maintenir des modèles
Prérequis
- Machine Learning maîtrisé
- Python avancé
- Notions de DevOps (Docker, Git, CI/CD)
Pour qui ?
- ML engineers
- Data engineers
- DevOps engineers se spécialisant en ML
- Architectes data/ML
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