Formation officielle
Format : Stage pratique
Répartition du temps : 60% exposés
30% pratique
10% échanges

La formation en détails

Description

Ce cours étend les pratiques DevOps répandues dans le développement de logiciels au domaine de la Data Science. 

Ainsi, vous pourrez entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique (Machine Learning) tout en suivant leur performance dans le temps, et ainsi obtenir un système de Data Science en production.

Cette formation met l'accent sur l'importance des données, du modèle et du code pour la réussite des modèles de ML en production. Vous découvrirez les  différents outils et processus d'automatisation ainsi que de la méthodologie et de l'organisation d'équipe pour gérer tout le cycle de vie d'un projet de Data Science. 
 

Objectifs

  • S'approprier les notions d'Ops, de DevOps et de MLOps
  • Créer un pipeline automatisé pour entraîner et déployer en production un modèle de ML
  • Interagir avec son modèle de ML déployé
  • Découvrir les différentes stratégies de déploiement et de scaling
  • Détecter les drifts de son modèle de ML
  • Mesurer la performance de son modèle de ML

Public cible

  • Data Scientist
  • Data Engineer
  • Machine Learning Engineer 
  • Ingénieur Devops

Prérequis

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique des formateurs, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.
 

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.

Programme détaillé

Jour 1

INTRODUCTION

INTRODUCTION A LA NOTION DE MLOPS
  • Objectifs du MLOps
  • Communication entre les équipes
  • De DevOps à MLOps
  • ML Workflow
  • Scope
  • Cas MLOps

DÉVELOPPEMENT MLOPS
  • Introduction pour créer, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique
  • Sécurité MLOps
  • Automatisation
  • Apache Airflow
  • Intégration Kubernetes pour MLOps
  • Amazon SageMaker pour MLOps
  • Lab : “Apporter son propre algorithme à un pipeline MLOps”
  • Démonstration : Amazon SageMaker
  • Introduction pour créer, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique
  • Atelier : “Coder et server son modèle de ML avec AWS CodeBuild”
  • Activité : MLOps Action Plan Workbook

Jour 2

DÉPLOIEMENT MLOPS
  • Introduction aux opérations de déploiement
  • Packaging du modèle
  • Inférence
  • Lab : “Déployer son modèle en production”
  • Variantes d’environnements de production avec SageMaker
  • Stratégies de déploiement
  • Déploiement sur edge
  • Laboratoire : “Effectuer des tests A/B"
  • Activité : MLOps Action Plan Workbook

Jour 3

SURVEILLANCE ET OPÉRATIONS DU MODÈLE
  • Atelier : “Résoudre les problèmes liés à son pipeline”
  • L'importance du monitoring
  • Surveillance dès la conception
  • Lab : ”Surveiller son modèle de ML”
  • Humain dans la boucle
  • Monitorer les modèles avec Amazon SageMaker
  • Démonstration : Amazon SageMaker Pipelines, Model Monitor, Model Registry et Feature Store
  • Activité : MLOps Action Plan Workbook 

CONCLUSION
  • Bilan de la formation
  • Questions/réponses
  • Evaluation

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