Formation ZenML : le meilleur du MLOPS
| 2290€ HT / personne |
| 3 jours (21 heures) |
Présentation
Notre formation ZenML End-to-End MLOPS vous permettra de créer facilement des pipelines de données pour l’intelligence artificielle. ZenML est un framework open-source basé sur les pratiques MLOps qui vise à unir différents outils d’IA pour permettre aux scientifiques des données, aux ingénieurs en machine learning de collaborer efficacement.
Notre formation couvre les composants clés, notamment les pipelines, les étapes, les artefacts et les modèles. Vous apprendrez également à suivre les performances et les versions de vos modèles ML à travers les fonctionnalités de ZenML.
Notre formation couvre également les fonctions avancées telles que le déploiement et orchestration, y compris la configuration pour des ressources de calcul distribuées.
Comme pour toutes nos formations, nous vous présenterons la dernière version du projet : ZenML 0.55.1
Objectifs
- Configurer ZenML
- Créer des pipelines de données
- Monitorer les pipelines
Public visé
- Data scientists
Pré-requis
- Connaissances de Python
- Connaissances en Machine Learning
Pré-requis matériel
- Avoir une version récente de Python installée
PROGRAMME DE NOTRE FORMATION ZenML
INTRODUCTION À ZENML
- ZenML et son rôle dans l’écosystème MLOps
- Les avantages de ZenML pour les projets de machine learning
- Composants clés : pipelines, étapes, artefacts, et modèles
- Installer ZenML
- Configurer l’environnement de travail
CRÉATION DE VOTRE PREMIER PIPELINE ML
- Exemple simple de pipeline ML
- Comprendre l’orchestration des étapes dans un pipeline.
- Commandes de base
- Configuration de différentes étapes et expérimentations
- Analyser les résultats et les artefacts générés
GESTION DES DONNÉES ET VERSIONNEMENT
- Gérer les jeux de données
- Versionnement et reproductibilité
- Mécanismes de mise en cache
- Fonctionnalités de suivi des données
- Récupération des objets après l’exécution des pipelines
SUIVI ET STRUCTURATION DES MODÈLES ML
- Suivi des performances
- Versions des modèles ML
- Structurer les pipelines, modèles et artefacts
- Importance de la structuration pour la maintenance
- Intégrer des outils de suivi des expériences comme MLflow ou TensorBoard
- Documenter et gérer les modifications dans les pipelines ML
DÉPLOIEMENT ET ORCHESTRATION AVEC ZENML
- Options de déploiement pour ZenML
- Configurer et gérer les stacks ZenML
- Personnaliser l’exécution des pipelines
- Connecter ZenML à un stockage distant
- Orchestration des pipelines ML et scalabilité
- Configurer les pipelines pour des ressources de calcul distribuées
INTÉGRATION ET PERSONNALISATION AVANCÉES
- Installation et configuration avec d’autres outils ML
- Composants personnalisés
- Activer et utiliser une pile à distance
- Erreurs courantes
- Outils de contrôle de version
CONCLUSION ET BONNES PRATIQUES
- Concepts clés et compétences acquises
- Bonnes pratiques CI/CD
- Études de cas
- Étude autonome
- Évaluation des connaissances par un test pratique
Pour aller plus loin
Formation Python
Formation MLFlow
Formation MLOps
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
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- Grenoble
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Belgique
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Suisse
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Luxembourg
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