Retour aux formations
AvancéBientôt disponible

MLOps : déployer et maintenir des modèles en production

CI/CD pour ML, monitoring, versioning, orchestration. Industrialisez vos modèles.

8 semaines6 modules

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

2h

Versioning et tracking

Git, DVC, MLflow, gestion des expériences

3h

CI/CD pour ML

Pipelines automatisés, tests de modèles, déploiement

4h

Orchestration et serving

Airflow, Kubeflow, APIs, conteneurisation

4h

Monitoring et retraining

Data drift, model drift, retraining automatique

3h

Projet : pipeline MLOps complet

De l'entraînement au monitoring en production

4h
Total : 20 heures

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

Formation bientôt disponible

Soyez informé du lancement

Me prévenir