Des cours de formation MLOps en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de pratiques pratiques interactives, comment utiliser les outils MLOps pour automatiser et optimiser le déploiement et la maintenance des systèmes ML en production. La formation MLOps est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Québec ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Québec. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Montreal - René Lévesque
1250 Boulevard René Lévesque Ouest, Montréal, Canada, H3B 4W8
Situé au centre-ville de Montréal, l'immeuble possède des stations de métro et des autoroutes à proximité, vous offrant un transport rapide et facile à travers la ville et au-delà.
Saint - Laurent- Dr Frederik-Philips
1111, Boulevard Dr Frederik-Philips, Saint - Laurent, Canada, H4M 2X6
Idéalement situé à proximité de l'autoroute 40 et du métro Côte-Vertu avec de nombreux restaurants à proximité.
Situé dans le quartier central des affaires de Laval, notre espace de travail du 2572 boulevard Daniel Johnson est au cœur d'un quartier high-tech, à proximité de Biotech City et facilement accessible depuis le centre-ville de Montréal ou via les autoroutes A-15 et A-460.
Conçu par un architecte de premier plan et équipé des dernières technologies économes en énergie. Accueillez des clients étrangers et voyagez facilement pour affaires à partir de cet endroit recherché, avec l'aéroport Montréal-Trudeau à 10 minutes en voiture.
Brossard - Complexe Dix 30
1040 rue du Lux # 410, Brossard, Canada, J4Y 0E3
Centre de style de vie commercial Quartier DIX30. Bien situé à côté de l'autoroute des Cantons-de-l'Est, le centre-ville de Montréal en moins de 20 minutes.
Levis - Rue de Courchevel
1190B Rue de Courchevel, Lévis, Canada, G6W 0M6
La rue De Courchevel abrite une communauté florissante de technologie, de recherche et de développement avec des liaisons de transport pratiques à proximité pour un accès facile à travers le Québec et au-delà.
Montreal - University Street
2001 Blvd. Robert Bourassa, Montreal, canada, H3A 2A6
Le Centre de la rue University occupe un immeuble de bureaux au cœur du quartier des affaires de Montréal. Il est niché parmi les nombreux gratte-ciels du centre-ville de Montréal et bénéficie d'une connexion directe au plus grand complexe souterrain du monde.
Quebec - Sainte Foy
2828 Boulevard Laurier, Suite 700, Quebec City, Canada, G1V 0B9
Stratégiquement situé à proximité de l'aéroport international et de l'intersection des grands axes routiers, le centre a pour voisins l'Université Laval, des commerces, des hôtels et de nombreux commerces.
Gatineau - Rue Montcalm
200 Rue Montcalm, Gatineau , Canada, J8Y 3B5
Situé dans la région de la capitale nationale du Canada, à l'intersection principale du centre-ville de Gatineau.
**Centre d'Affaires Lebourgneuf**
Suite 400, Rue de la Couronne, Québec, Canada, G1K 6P4
Emplacement d'Affaires Idéal au Cœur de la Ville de Québec
Implantez votre entreprise dans l'un des pôles commerciaux dynamiques de la ville de Québec. Notre espace de bureau au Centre d'Affaires Lebourgneuf, idéalement situé à quelques minutes de l'Autoroute 40, est facilement accessible en voiture, ou laissez votre véhicule à la maison et profitez de l'espace de stationnement pour vélos sur place.
Travaillez efficacement dans des bureaux lumineux et entièrement meublés, conçus pour la productivité, avec tout ce dont vous avez besoin pour réussir. Lorsque vient le moment de faire une pause, détendez-vous dans le confortable salon. Après une journée bien remplie, profitez du shopping ou des restaurants au centre commercial Galeries de la Capitale, situé à proximité.
Ville de Québec - Complexe Jules-Dallaire
2828 Boulevard Laurier, Ville de Québec, Canada, G1V 0B9
Situé dans le prestigieux développement du Complexe Jules Dallaire, facile d'accès grâce aux transports en commun pratiques du secteur.
Cette formation en direct avec instructeur à Québec (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 Québec (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 Québec (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.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent utiliser Azure Machine Learning et Azure DevOps pour faciliter les pratiques MLOps.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Construire des flux de travail reproductibles et des modèles d'apprentissage automatique.
Gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique.
Suivre et rapporter l'historique des versions des modèles, les actifs, et plus encore.
Déployer des modèles d'apprentissage automatique prêts pour la production n'importe où.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (3)
l'écosystème ML comprend non seulement MLFlow mais aussi Optuna, hyperops, docker et docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Formation - MLflow
Traduction automatique
La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés
Hugo SECHIER - Expleo France
Formation - Kubeflow on AWS
J'ai apprécié de participer à la formation Kubeflow, qui s'est déroulée en ligne. Cette formation m'a permis de consolider mes connaissances sur les services AWS, K8s et tous les outils DevOps associés à Kubeflow, qui sont les bases nécessaires pour aborder correctement le sujet. Je tiens à remercier Malawski Marcin pour sa patience et son professionnalisme dans la formation et ses conseils sur les meilleures pratiques. Malawskiaborde le sujet sous différents angles, avec divers outils de déploiement Ansible, EKS kubectl, Terraform. Maintenant, je suis définitivement convaincu que je m'oriente vers le bon domaine d'application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
MLOps formation à Québec, Weekend MLOps cours à Québec, Soir MLOps formation à Québec, MLOps formateur en ligne à Québec, MLOps formation à Québec, MLOps cours du soir à Québec, MLOps formation Intra à Québec, MLOps formation Intra Entreprise à Québec, MLOps formation Inter à Québec, MLOps formation Inter Entreprise à Québec, MLOps stage de préparation à Québec, Weekend MLOps formation à Québec, MLOps préparation aux examens à Québec, MLOps cours particuliers à Québec, MLOps sur place à Québec, MLOps entraînement à Québec, MLOps préparation à Québec, Soir MLOps cours à Québec, MLOps coach à Québec, MLOps coaching à Québec, MLOps instructeur à Québec, MLOps professeur à Québec,MLOps cours à Québec, MLOps cours privé à Québec, MLOps formateur à Québec
