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Formations DevOps MLOPS Formation Kubeflow

Formation Kubeflow

formation kubeflow
Prix 1390€ HT / personne
2 jours (14 heures)

Paris | Classe Virtuelle

Dernières places Virtuelle uniquement
Labs : Infrastructure DaaS avec Chrome
Cafés et déjeuners offerts en interentreprises
En intra-entreprise pour former votre équipe
Aide au financement 4000€ Bonus Atlas CPF

Présentation

Notre formation Kubeflow s’adresse aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning souhaitant simplifier leurs processus avec une plateforme MLOps automatisée complète. Utiliser Kubeflow vous met à disposition un véritable framework multicloud capable d’exécuter des pipelines complets de machine learning.

Kubeflow est un kit d’outil Kubernetes pour exécuter des workflows de type machine learning de façon simple et scalable. Il fonctionne comme une solution end-to-end pour déployer des pipelines ML en production. Kuberflow permet de simplifier le processus de machine learning en l’appliquant au cluster kubernetes. Supporté par la plupart des fournisseurs cloud, il offre une portabilité peu égalée.

Dans cette formation, vous apprendrez à vous familiariser avec l’environnement Kubeflow, utiliser des adds-ons et créer des pipelines ainsi qu’utiliser les outils pour le serving.

Cette formation s’effectue sur la dernière version : Kubeflow 1.6.

 

Objectifs

  • Comprendre et utiliser les composants essentiels de Kubeflow
  • Comprendre les enjeux basiques du MLops et comment Kubeflow peut y répondre
  • Savoir construire une pipeline de machine learning entière jusqu’au serving

 

Public visé

  • Data scientists
  • Ingénieurs en Machine learning
  • Ingénieurs MLOps

 

Pré-requis

  • Connaissance de Python
  • Connaissance de Docker
  • Notions en Machine learning

 

Pré-requis matériel

Une machine basée Unix (comme Linux ou MacOs).

Programme de notre formation Kubeflow

 

Introduction à Kubeflow

  • Rappel sur Kubernetes
  • Cycle de vie du ML et MLOps
  • Pourquoi Kubeflow ?
  • Comparaison avec les concurrents
  • Architecture de Kubeflow
  • Installation & découverte de l’outil

 

MLops et Kubeflow

  • Les différentes étapes du MLOps
  • Cas d’étude réel
  • Application du cas d’étude avec Kubeflow

 

Kubeflow pipelines

  • Introduction aux pipelines
  • Application au workflow ML
  • Installation et construction des premières pipelines

 

Entraînement de modèles avec Kubeflow

  • Présentation des opérateurs d’entraînement
  • Job Scheduling
  • Ajout d’un opérateur aux pipelines précédentes

 

Recherche d’hyper-paramètres

  • Présentation des types de recherches d’hyperparamètres
  • Présentation de Katib
  • Utiliser les templates
  • Ajout d’une étape de tuning aux pipelines précédentes

 

Serving avec Kubeflow & Présentation des Adds-ons externes

  • Kserve
  • Serving : Seldon Core, BentoML, Serving pipelines
  • Feature stores : Feast

Pour aller plus loin

Formation Kubernetes

Formation Docker Avancé

Formation Azure Machine Learning

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

29 mars 2024

Les + : Apprentissage de KubeFlow sur toutes les étapes d’intégration et de déploiement continu.

Beaucoup de pratique, intéraction directe avec les jobs créés et visualisation en temps réel.

Les – :

En synthèse : S’adresse à des personnes ayant déjà un certain niveau en développement d’IA et en orchestration de conteneurs via Kubernetes.

Maxime F. de chez SERVICES DE L'ETAT POUR LA FACTURATION ÉLECTRONIQUE

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29 mars 2024

Les + : Apprentissage de KubeFlow sur toutes les étapes d’intégration et de déploiement continu.

Beaucoup de pratique, intéraction directe avec les jobs créés et visualisation en temps réel.

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