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Formations DevOps MLOPS Formation Kubeflow : Déployez le Machine Learning sur Kubernetes

Formation Kubeflow : Industrialiser le Machine Learning dans Kubernetes

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formation kubeflow
Prix 1390€ HT / personne
Durée 2 jours (14 heures)

Paris | Classe Virtuelle

Il ne reste que quelques places
Cafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Aide au Financement 4000€ de Bonus Atlas en CPF

Présentation

Notre formation Kubeflow s’adresse aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning souhaitant simplifier leurs processus avec une plateforme MLOps automatisée complète. Utiliser Kubeflow vous met à disposition un véritable framework multicloud capable d’exécuter des pipelines complets de machine learning.

Kubeflow est un kit d’outil Kubernetes pour exécuter des workflows de type machine learning de façon simple et scalable. Il fonctionne comme une solution end-to-end pour déployer des pipelines ML en production. Kuberflow permet de simplifier le processus de machine learning en l’appliquant au cluster kubernetes. Supporté par la plupart des fournisseurs cloud, il offre une portabilité peu égalée.

Dans cette formation, vous apprendrez à vous familiariser avec l’environnement Kubeflow, utiliser des adds-ons et créer des pipelines ainsi qu’utiliser les outils pour le serving.

Cette formation s’effectue sur la dernière version : Kubeflow 1.6.

 

Objectifs

  • Installer Kubeflow
  • Créer des Pipelines de machine learning
  • Utiliser les outils de serving

 

Public visé

  • Data scientists
  • Ingénieurs en Machine learning

 

Pré-requis

  • Connaissance de Kubernetes
  • Connaissance de Docker.
  • Notions en Machine learning

Programme de notre formation Kubeflow

 

Introduction à Kubeflow

  • Découverte de l’outil
  • Installation de Kubeflow
  • Architecture de kubeflow
  • Notebook Jupyter
  • Cycle de vie du machine learning

 

Pipelines Kubeflow

  • Introduction aux pipelines
  • Concepts utilisés dans les pipelines
  • Installation
  • SDK
  • Workflow pour les modèles de Machine Learning

 

Utiliser Katib

  • Introduction à Katib
  • Faire des expériences
  • Réglages des hyperparamètres
  • Tuning avec Katib
  • Utiliser les templates

 

Construire un modèle de machine learning

  • Développer un modèle
  • Composants pour l’apprentissage des modèles
  • Notebook Kubeflow
  • Métadonnées
  • Apprentissage distribué

 

Adds-ons externes

  • Elyra
  • Istio
  • Kale
  • Nvidia Triton Inference
  • Feast

 

Serving avec Kubeflow

  • Déploiement sur les serveurs clouds
  • Prétraitement des données
  • Modèles Tensorflow
  • SeldonCore
  • Utiliser Argoworkflow

Pour aller plus loin

Formation Kubernetes

Formation Docker Avancé

Formation Azure Machine Learning

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

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