Formation MLFlow
| 1600€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Notre formation MLFlow vous présentera cette plateforme open source utilisé pour gérer le cycle de vie du Machine Learning (ML), la reproductibilité, l’expérimentation, le déploiement et le registre central de modèles.
Durant cette formation, vous pourrez stocker, annotez et gérez des modèles dans un référentiel central à l’aide du registre des modèles. En effet, ce registre fournit le lignage du modèle, la gestion des versions du modèle ainsi que le balisage du modèle.
Découvrez les déploiements MLFlow pour les grands modèles de langage (LLM) de pointe via des API simples et sûres. Le serveur de déploiement est un outil puissant conçu pour rationaliser l’utilisation et le contrôle de différents fournisseurs de LLM.
Avec les projets MLFlow vous pourrez conditionner du code de science des données de manière réutilisable et reproductible, basé sur des conventions. Par ailleurs, ces projets comprennent une API et des outils de ligne de commande pour enchaîner les projets en workflows.
Cette formation vous présentera la toute dernière version de MLFlow (à la date de rédaction de l’article MLFlow 2.9.2).
Objectifs
- Comprendre les composants principaux de MLFlow
- Maîtriser la journalisation automatique et la comparaison des exécutions
- Exploration de l’interface utilisateur du registre des modèles
- Savoir comment enregistrer un premier modèle MLFlow
- Savoir activer et personnaliser la journalisation des métriques système
Public visé
- Développeurs
- Data scientists
- Ingénieurs
Pré-requis
- Connaissances de base en programmation
- Compréhension des concepts d’apprentissage automatique
Programme de notre formation MLFlow
Introduction
- Qu’est-ce que MLFlow ?
- Composants principaux de MLFlow
- Pourquoi utiliser MLFlow ?
- Qui utilise MLFlow ?
- Cas d’utilisation
- Évolutivité
Premiers pas
- Conseils sur l’exécution des didacticiels
- Enregistrement de votre premier modèle MLFlow
- Démarrage rapide de 15 minutes : Journalisation automatique
- Démarrage rapide de 15 minutes – Comparaison des exécutions et déploiement de votre modèle
- Présentation du serveur de suivi
Fonctionnalités
- Interface utilisateur du registre des modèles
- Nouvelles fonctionnalités pour l’évaluation LLM
- Révision de la documentation
- Utilisation de MLFlow AI Gateway pour se connecter aux LLM hébergés par AI2I Labs
- Chargez des modèles entraînés grâce à Spark Connect
- Héberger vos propres modèles basés sur des transformateurs
- Utiliser PaLM 2 en tant que founirsseur MLFlow Gateway
Authentification
- Aperçu
- Gestion des autorisations
- Création d’un nouvel utilisateur
- Authentification auprès de MLFlow
- Authentification personnalisée
- Configuration
Exécutions de recherche
- MLFlow balises
- Syntaxe
- Exemples d’expressions
- Identifiant
- Exécutions de recherche par programmation
- Python
- R.
- Java
Métriques du système
- Dépendances supplémentaires
- Activer/désactiver la journalisation des métriques système
- Utilisation de la variable d’environnement
- Activation de la journalisation des métriques systèmes pour une seule exécution
- Types de métriques système
- Affichage des métriques système dans l’interface utilisateur MLFlow
- Personnalisation de la journalisation des métriques système
Pour aller plus loin
Formation Apache Spark et ML
Formation IA
Formation Elastic Stack ELK
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
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