Contenu de la formation
Les participants structurent un projet afin de rendre un modèle réutilisable et déployable. La session couvre les composants techniques nécessaires à une première chaîne MLOps.
Les stagiaires développent une API Python destinée à servir un modèle ou une application IA. Ils découvrent ensuite la conteneurisation du service avec Docker.
Cette formation traite de l’automatisation des vérifications et du déploiement dans un projet IA. Les participants abordent les tests, le versionnement et l’intégration continue.
Pour qui ?
- Data scientists
- ML engineers
- Développeurs Python
- Équipes DevOps
Comment se déroule la formation
- 1Diagnostic du cycle de vie du modèle
- 2Structuration d’un projet Python maintenable
- 3Création d’un service d’inférence avec FastAPI
- 4Conteneurisation avec Docker
- 5Ajout de tests et d’automatisations CI/CD
- 6Revue des options de déploiement et de suivi
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
À qui s’adresse une formation MLOps ?
Elle s’adresse notamment aux data scientists, développeurs Python et équipes techniques qui doivent déployer ou maintenir des solutions de machine learning.
Docker est-il traité dans la formation ?
Oui, Docker peut constituer un volet central pour packager et exécuter des services IA de manière reproductible.
La session peut-elle être adaptée à notre environnement technique ?
Oui, FormaGroup organise la mise en relation afin de cadrer les outils, le niveau et le format de la formation avec le formateur.
Dans le catalogue FormaGroup
FormaGroup organise cette formation dans votre ville ou à distance : dates, groupe ou session individuelle, attestation de formation.
S’inscrire