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Formations DevOps MLOPS Formation MLFlow

Formation MLFlow

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Formation MLFlow
Prix 1600€ 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 MLFlow vous présentera cette plateforme open source utilisé pour gérer le cycle de vie du Machine Learning (ML), la reproductibilité, l’expérimentation, le déploiement et le registre central de modèles.

Durant cette formation, vous pourrez stocker, annotez et gérez des modèles dans un référentiel central à l’aide du registre des modèles. En effet, ce registre fournit le lignage du modèle, la gestion des versions du modèle ainsi que le balisage du modèle.

Découvrez les déploiements MLFlow pour les grands modèles de langage (LLM) de pointe via des API simples et sûres. Le serveur de déploiement est un outil puissant conçu pour rationaliser l’utilisation et le contrôle de différents fournisseurs de LLM.

Avec les projets MLFlow vous pourrez conditionner du code de science des données de manière réutilisable et reproductible, basé sur des conventions. Par ailleurs, ces projets comprennent une API et des outils de ligne de commande pour enchaîner les projets en workflows.

Cette formation vous présentera la toute dernière version de MLFlow (à la date de rédaction de l’article MLFlow 2.9.2).

 

Objectifs

  • Comprendre les composants principaux de MLFlow
  • Maîtriser la journalisation automatique et la comparaison des exécutions
  • Exploration de l’interface utilisateur du registre des modèles
  • Savoir comment enregistrer un premier modèle MLFlow
  • Savoir activer et personnaliser la journalisation des métriques système

 

Public visé

  • Développeurs
  • Data scientists
  • Ingénieurs

 

Pré-requis

  • Connaissances de base en programmation
  • Compréhension des concepts d’apprentissage automatique

Programme de notre formation MLFlow

 

Introduction

  • Qu’est-ce que MLFlow ?
  • Composants principaux de MLFlow
  • Pourquoi utiliser MLFlow ?
  • Qui utilise MLFlow ?
  • Cas d’utilisation
  • Évolutivité

 

Premiers pas

  • Conseils sur l’exécution des didacticiels
  • Enregistrement de votre premier modèle MLFlow
  • Démarrage rapide de 15 minutes : Journalisation automatique
  • Démarrage rapide de 15 minutes – Comparaison des exécutions et déploiement de votre modèle
  • Présentation du serveur de suivi

 

Fonctionnalités

  • Interface utilisateur du registre des modèles
  • Nouvelles fonctionnalités pour l’évaluation LLM
  • Révision de la documentation
  • Utilisation de MLFlow AI Gateway pour se connecter aux LLM hébergés par AI2I Labs
  • Chargez des modèles entraînés grâce à Spark Connect
  • Héberger vos propres modèles basés sur des transformateurs
  • Utiliser PaLM 2 en tant que founirsseur MLFlow Gateway

 

Authentification

  • Aperçu
  • Gestion des autorisations
  • Création d’un nouvel utilisateur
  • Authentification auprès de MLFlow
  • Authentification personnalisée
  • Configuration

 

Exécutions de recherche

  • MLFlow balises
  • Syntaxe
    • Exemples d’expressions
    • Identifiant
  • Exécutions de recherche par programmation
    • Python
    • R.
    • Java

 

Métriques du système

  • Dépendances supplémentaires
  • Activer/désactiver la journalisation des métriques système
    • Utilisation de la variable d’environnement
    • Activation de la journalisation des métriques systèmes pour une seule exécution
  • Types de métriques système
  • Affichage des métriques système dans l’interface utilisateur MLFlow
  • Personnalisation de la journalisation des métriques système

Pour aller plus loin

Formation Apache Spark et ML

Formation IA

Formation Elastic Stack ELK

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

Témoignages

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