IA & Data

MLOps: Déploiement de Machine Learning en Production

3 jour(s) • 21h

Description

Objectif de formation: Les participants apprendront les meilleures pratiques, les outils et les techniques pour gérer le cycle de vie complet des modèles de Machine Learning, de leur développement à leur déploiement et leur maintenance dans des environnements de production.

Objectifs pédagogiques

Comprendre les principes et les concepts clés du MLOps pour le déploiement de Machine Learning en production
Maîtriser les étapes du cycle de vie des modèles de Machine Learning, de la préparation des données à la maintenance en production
Utiliser des outils et des techniques pour le déploiement efficace des modèles de Machine Learning
Gérer la performance, la sécurité, l'éthique et la conformité des modèles déployés
Acquérir une vision globale de l'approche MLOps et de ses implications pratiques

Public concerné

data scientists

ingénieurs en Machine Learning

développeurs

responsables de projets en IA

architectes de données

toute personne impliquée dans le déploiement de modèles de Machine Learning en production

Prérequis

Une connaissance de base des concepts de Machine Learning et de la programmation est recommandée

Déroulé du programme

Introduction au MLOps (3 heures)

Les principes clés du MLOps et son importance dans le déploiement de Machine Learning en production
Les défis et les considérations spécifiques liés à la mise en production des modèles de Machine Learning
Les concepts de gestion du cycle de vie des modèles et l'approche DevOps pour le Machine Learning

Préparation des Données et Entraînement des Modèles (5 heures)

Les bonnes pratiques pour la préparation et la gestion des données d'entraînement
Les techniques de validation croisée et d'évaluation des modèles
L'utilisation d'outils et de frameworks pour l'entraînement efficace des modèles
Travaux pratiques : Préparation des données et entraînement de modèles de Machine Learning

Déploiement des Modèles de Machine Learning (6 heures)

Les différents types de déploiement des modèles (ex. : déploiement en tant que service, déploiement sur le cloud, déploiement sur des appareils embarqués)
Les techniques de conteneurisation des modèles pour une portabilité et une scalabilité optimales
La gestion des versions, la surveillance et les tests des modèles déployés
Travaux pratiques : Déploiement de modèles de Machine Learning en utilisant des outils et des plateformes

Gestion et Maintenance des Modèles Déployés (4 heures)

Les stratégies de gestion des versions et de mise à jour des modèles en production
La surveillance de la performance des modèles et la détection des dégradations
La rétroaction des utilisateurs et l'amélioration continue des modèles déployés
Travaux pratiques : Gestion et maintenance des modèles déployés en production

Sécurité, Éthique et Conformité dans le MLOps (3 heures)

Les considérations de sécurité liées aux modèles de Machine Learning en production
Les défis éthiques et les bonnes pratiques pour l'utilisation responsable des modèles
La conformité aux réglementations en matière de protection des données et de confidentialité
Travaux pratiques : Évaluation des aspects de sécurité, d'éthique et de conformité dans le déploiement de modèles