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Plan du cours

Introduction au déploiement en production

  • Défis clés du déploiement de modèles affûtés
  • Différences entre les environnements de développement et de production
  • Outils et plateformes pour le déploiement de modèles

Préparation des modèles pour le déploiement

  • Exportation de modèles dans des formats standards (ONNX, TensorFlow SavedModel, etc.)
  • Optimisation des modèles pour la latence et le débit
  • Tests des modèles sur des cas limites et des données réelles

Conteneurisation pour le déploiement de modèles

  • Introduction à Docker
  • Création d'images Docker pour les modèles ML
  • Meilleures pratiques pour la sécurité et l'efficacité des conteneurs

Mise à l'échelle des déploiements avec Kubernetes

  • Introduction à Kubernetes pour les charges de travail d'IA
  • Configuration de clusters Kubernetes pour l'hébergement de modèles
  • Équilibrage de charge et mise à l'échelle horizontale

Surveillance et maintenance des modèles

  • Mise en œuvre de la surveillance avec Prometheus et Grafana
  • Journalisation automatisée pour le suivi des erreurs et des performances
  • Pipelines de réentraînement pour la dérive des modèles et les mises à jour

Assurer la sécurité en production

  • Sécurisation des API pour l'inférence des modèles
  • Mécanismes d'authentification et d'autorisation
  • Prise en compte des préoccupations liées à la confidentialité des données

Études de cas et ateliers pratiques

  • Déploiement d'un modèle d'analyse de sentiment
  • Mise à l'échelle d'un service de traduction automatique
  • Mise en œuvre de la surveillance pour les modèles de classification d'images

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprehension solide des flux de travail d'apprentissage automatique
  • Expérience avec l'affûtage de modèles ML
  • Connaissance des principes DevOps ou MLOps

Public cible

  • Ingénieurs DevOps
  • Praticiens MLOps
  • Spécialistes du déploiement d'IA
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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