MLOps : Déploiement Machine Learning - Formation Professionnelle

Pourquoi se former à mlops : déploiement machine learning

vos modèles de Machine Learning peinent à passer de la phase de développement à la production. les équipes de développement et d'opérations rencontrent des difficultés de collaboration. la gestion du cycle de vie des modèles s'avère complexe. l'observabilité et la maintenance de ces systèmes en production ne sont pas optimales.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Concevoir et implémenter des pipelines CI/CD adaptés aux modèles de Machine Learning.
Mettre en place des stratégies de déploiement et de versionnement robustes pour les modèles ML.
Assurer la surveillance et la maintenance continues des modèles en production.
Optimiser la collaboration entre les Data Scientists, les ingénieurs DevOps et les équipes IT.
Choisir et utiliser les outils MLOps pertinents pour chaque étape du cycle de vie du modèle.

Public concerné

Data Scientists souhaitant industrialiser leurs modèles.
Ingénieurs DevOps en charge du déploiement de solutions ML.
Architectes Data et Cloud impliqués dans les infrastructures ML.
Chefs de projet technique encadrant des initiatives IA.

Programme type

Introduction au MLOps et Cycle de Vie du ML

comprendre les principes fondamentaux du MLOps.
identifier les défis spécifiques du déploiement de modèles ML.
découvrir le cycle de vie d'un projet Machine Learning en production.

Ingénierie des Caractéristiques et Traitement des Données

mettre en œuvre des pipelines d'ingénierie des caractéristiques reproductibles.
gérer le versionnement et la traçabilité des jeux de données.
utiliser des outils pour la préparation et la validation des données d'entraînement et d'inférence.

Entraînement, Versionnement et Enregistrement des Modèles

déployer des infrastructures pour l'entraînement distribué de modèles.
implémenter des stratégies de versionnement des modèles (ex: MLflow Model Registry).
automatiser l'enregistrement et la gestion des métadonnées des modèles.

Déploiement et Opérationnalisation des Modèles

concevoir des pipelines CI/CD pour les modèles ML (ex: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions).
déployer des modèles via des API REST (ex: FastAPI, Flask) ou des services serverless (ex: AWS Lambda, Azure Functions).
gérer les tests de validation, les tests A/B et les stratégies de déploiement progressif.

Surveillance, Maintenance et Réentraînement

mettre en place la surveillance de la performance des modèles et de la dérive des données (ex: Prometheus, Grafana).
détecter les biais et assurer l'explicabilité des modèles en production.
définir des politiques de réentraînement et de mise à jour des modèles.

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Prérequis

Connaissances en Machine Learning et utilisation d'un framework (ex: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Maîtrise d'un langage de programmation orienté data (Python).
Notions de base en Docker et/ou Kubernetes.

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 2 400 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de formation sera délivrée à l'issue de la formation validant l'acquisition des compétences. cette formation peut être éligible à un financement par l'OPCO de votre entreprise.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels sont les outils MLOps abordés pendant la formation ?

nous abordons des outils comme MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub Actions et des services cloud spécifiques (AWS SageMaker, Azure ML).

›cette formation inclut-elle des exercices pratiques ?

oui, la formation alterne apports théoriques et mises en pratique à travers des études de cas et des ateliers sur des environnements dédiés.

›un support de cours sera-t-il fourni ?

un support de cours détaillé ainsi que l'ensemble des codes et ressources utilisés lors des ateliers sont mis à disposition des participants.

›faut-il apporter son propre ordinateur ?

un poste de travail avec les outils nécessaires est fourni pour les sessions en présentiel, en distanciel il est recommandé d'avoir un ordinateur avec une bonne connexion internet.

Comment on sélectionne les organismes mlops : déploiement machine learning

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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