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Formations DevOps MLOPS Formation ZenML : le meilleur du MLOPS

Formation ZenML : le meilleur du MLOPS

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formation ZenML
Prix 2290€ HT / personne
Durée 3 jours (21 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 ZenML End-to-End MLOPS vous permettra de créer facilement des pipelines de données pour l’intelligence artificielle. ZenML est un framework open-source basé sur les pratiques MLOps qui vise à unir différents outils d’IA pour permettre aux scientifiques des données, aux ingénieurs en machine learning de collaborer efficacement.

Notre formation couvre les composants clés, notamment les pipelines, les étapes, les artefacts et les modèles. Vous apprendrez également à suivre les performances et les versions de vos modèles ML à travers les fonctionnalités de ZenML.

Notre formation couvre également les fonctions avancées telles que le déploiement et orchestration, y compris la configuration pour des ressources de calcul distribuées.

Comme pour toutes nos formations, nous vous présenterons la dernière version du projet : ZenML 0.55.1

 

Objectifs

  • Configurer ZenML
  • Créer des pipelines de données
  • Monitorer les pipelines

 

Public visé

  • Data scientists

 

Pré-requis

  • Connaissances de Python
  • Connaissances en Machine Learning

 

Pré-requis matériel

  • Avoir une version récente de Python installée

PROGRAMME DE NOTRE FORMATION ZenML

 

INTRODUCTION À ZENML

  • ZenML et son rôle dans l’écosystème MLOps
  • Les avantages de ZenML pour les projets de machine learning
  • Composants clés : pipelines, étapes, artefacts, et modèles
  • Installer ZenML
  • Configurer l’environnement de travail

 

CRÉATION DE VOTRE PREMIER PIPELINE ML

  • Exemple simple de pipeline ML
  • Comprendre l’orchestration des étapes dans un pipeline.
  • Commandes de base
  • Configuration de différentes étapes et expérimentations
  • Analyser les résultats et les artefacts générés

 

GESTION DES DONNÉES ET VERSIONNEMENT

  • Gérer les jeux de données
  • Versionnement et reproductibilité
  • Mécanismes de mise en cache
  • Fonctionnalités de suivi des données
  • Récupération des objets après l’exécution des pipelines

 

SUIVI ET STRUCTURATION DES MODÈLES ML

  • Suivi des performances
  • Versions des modèles ML
  • Structurer les pipelines, modèles et artefacts
  • Importance de la structuration pour la maintenance
  • Intégrer des outils de suivi des expériences comme MLflow ou TensorBoard
  • Documenter et gérer les modifications dans les pipelines ML

 

DÉPLOIEMENT ET ORCHESTRATION AVEC ZENML

  • Options de déploiement pour ZenML
  • Configurer et gérer les stacks ZenML 
  • Personnaliser l’exécution des pipelines
  • Connecter ZenML à un stockage distant
  • Orchestration des pipelines ML et scalabilité
  • Configurer les pipelines pour des ressources de calcul distribuées

 

INTÉGRATION ET PERSONNALISATION AVANCÉES

  • Installation et configuration avec d’autres outils ML
  • Composants personnalisés
  • Activer et utiliser une pile à distance
  • Erreurs courantes
  • Outils de contrôle de version

 

CONCLUSION ET BONNES PRATIQUES

  • Concepts clés et compétences acquises
  • Bonnes pratiques CI/CD
  • Études de cas
  • Étude autonome
  • Évaluation des connaissances par un test pratique

 

Pour aller plus loin

Formation Python

Formation MLFlow

Formation MLOps

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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