FFCNCERCERXBD31
Stage inter entreprise
Durée :
2 jour(s)
Présentation
À l’ère où l’IA et le Machine Learning transforment les industries, le principal défi n’est plus de créer des modèles performants, mais de les déployer, de les industrialiser et de les maintenir en production de manière fiable, scalable et reproductible. Le MLOps devient ainsi la clé pour passer de la preuve de concept à des solutions opérationnelles, en garantissant traçabilité, collaboration et automatisation des pipelines.
La formation présente les clés théoriques et pratiques pour maîtriser l’ensemble du cycle de vie des modèles : de la conteneurisation avec Docker à l’orchestration avec Kubernetes et Airflow, en passant par les stratégies de scaling et les spécificités des LLMOps pour l’IA générative.
Objectifs
- Décrire les enjeux MLOps
- Expliquer les fondamentaux techniques du MLOps
- Déployer des modèles en production en garantissant leur performance
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Programme
Introduction et fondamentaux du MLOps
Niveaux de MLOps
- Les trois niveaux de MLOps
- Architectures et workflow en MLOps
Devenir MLOps
- Les défis de la gestion des modèles d’apprentissage
- Cycle de vie d’un modèle d’apprentissage automatique
- Aperçu des technologies MLOps
- Orchestration des pipelines d’entraînement et d’inférence
Containerisation des modèles avec Docker
Scalabilité avec Kubernetes
Introduction à AirFlow
Retours d’expériences
LLMOps
- Aperçu des technologies LLMOps
- Exploration des avancées dans l’IA générative
Synthèse et conclusion
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Modalités pédagogiques
La formation comprend des travaux pratiques qui permettent d’appliquer les notions théoriques abordées.
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Public cible et prérequis
Ingénieur ou chef de projet souhaitant développer des compétences MLOps.
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Responsables
Martin PRILLARD
Avec plus de 10 ans d'expérience dans le domaine de la data pour différentes entreprises et organisations, d'abord en tant que Data Engineer puis Data Scientist avec une spécialisation en MLOps, il est également spécialisé dans la formation professionnelle concernant les questions d’intelligence artificielle.
Prochaine(s) session(s)
- Du 11/01/2027 au 12/01/2027 à Paris
- Du 09/09/2027 au 10/09/2027 à Paris
