Formation MLOps for Azure Machine Learning

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (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 dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent concevoir et déployer des applications cloud alimentées par l'IA en utilisant Microsoft Azure.

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

• Développer des applications événementielles et sans serveur en utilisant les fonctions Azure.
• Gérer les solutions de stockage et les machines virtuelles Azure.
• Déployer et mettre à l'échelle des applications web en utilisant Azure App Service et les conteneurs Docker.
• Intégrer l'IA, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel en utilisant les services d'IA Azure.
• Tirer parti de GitHub Copilot pour faciliter le développement d'applications cloud pilotées par l'IA.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent utiliser la plateforme drag-and-drop de Azure ML pour déployer des charges de travail Machine Learning sans avoir à acheter des logiciels et du matériel et sans avoir à se préoccuper de la maintenance et du déploiement.

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

• Écrire des modèles d'apprentissage automatique très précis à l'aide de Python, R ou d'outils à code zéro.
• Exploiter les ensembles de données et les algorithmes disponibles dans Azure pour former et suivre les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
• Utiliser l'espace de travail interactif de Azure pour développer des modèles d'apprentissage automatique en collaboration.
• Choisir parmi différents frameworks ML supportés par Azure tels que PyTorch, TensorFlow et scikit-learn.

Microsoft Azure Infrastructure et déploiement

Cette formation permet aux délégués d'améliorer leurs compétences en matière de conception de solutions Microsoft Azure.

Après cette formation, le délégué comprendra les caractéristiques et les capacités des services Azure, afin d'être en mesure d'identifier les compromis et de prendre des décisions pour concevoir des solutions de clouds publics et hybrides.

Au cours de la formation, les solutions d'infrastructure et de plateforme appropriées pour répondre aux exigences fonctionnelles, opérationnelles et de déploiement requises tout au long du cycle de vie de la solution seront définies.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs, développeurs et chefs de projet DevOps qui souhaitent utiliser Azure DevOps pour créer et déployer des applications d'entreprise optimisées plus rapidement qu'avec les approches de développement traditionnelles.

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

• Comprendre le vocabulaire et les principes fondamentaux DevOps.
• Installer et configurer les outils Azure DevOps nécessaires au développement de logiciels.
• Utiliser les outils et services Azure DevOps pour s'adapter en permanence au marché.
• Construire des applications d'entreprise et évaluer les processus de développement actuels sur la base des solutions Azure DevOps.
• Gérer les équipes plus efficacement et accélérer le temps de déploiement des logiciels.
• Adopter les pratiques de développement DevOps au sein de l'organisation.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent apprendre à construire des microservices sur Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

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

• Utiliser ASF comme plateforme pour construire et gérer des microservices.
• Comprendre les concepts et modèles clés de programmation de microservices.
• Créer un cluster dans Azure.
• Déployer des microservices sur site ou dans le cloud.
• Déboguer et dépanner une application de microservices en direct.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (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 Canada (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 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 (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 en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui afin de prendre une décision intelligente sur la voie à suivre pour adopter MLOps au sein de leur organisation.

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

• Installer et configurer divers cadres et outils MLOps.
• Assembler le bon type d'équipe avec les bonnes compétences pour construire et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et modifier les données en vue de leur utilisation par les modèles de ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline de ML et les outils nécessaires pour en construire un.
• Expérimenter différents cadres et serveurs d'apprentissage automatique pour les déployer en production.
• Opérationnaliser l'ensemble du processus Machine Learning pour qu'il soit reproductible et maintenable.