Formation Kubeflow sur AWS

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé et aux scientifiques des données ayant une expérience intermédiaire à avancée qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, minimiser la latence et déployer des solutions d'IA efficacement en utilisant des pratiques modernes MLOps.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Optimiser les modèles DeepSeek en termes d'efficacité, de précision et d'évolutivité.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour MLOps et le versionnage des modèles.
• Déployer des modèles DeepSeek sur une infrastructure cloud et sur site.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle les solutions d'IA de manière efficace.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (sur site ou à distance) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer et gérer des appareils IoT sur AWS.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de construire une plateforme IoT qui comprend le déploiement et la gestion d'un backend, d'une passerelle et d'appareils sur AWS.

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent installer, configurer et gérer les capacités de AWS IoT Greengrass afin de créer des applications pour divers appareils.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure d'utiliser AWS IoT Greengrass pour créer, déployer, gérer, sécuriser et surveiller des applications sur des appareils intelligents.

Cette formation en direct avec instructeur dans Belgique (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser AWS Lambda pour construire et déployer des services et des applications dans le cloud, sans avoir à se soucier du provisionnement de l'environnement d'exécution (serveurs, VM et conteneurs, disponibilité, évolutivité, stockage, etc.)

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer AWS Lambda pour exécuter une fonction.
• Comprendre le FaaS (Functions as a Service) et les avantages du développement sans serveur.
• Construire, télécharger et exécuter des fonctions AWS Lambda.
• Intégrer les fonctions Lambda avec différentes sources d'événements.
• Packager, déployer, surveiller et dépanner les applications basées sur Lambda.

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension des pratiques DevOps et rationaliser les processus de développement à l'aide d'AWS Cloud9.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place et configurer AWS Cloud9 pour les flux de travail DevOps.
• Mettre en œuvre des pipelines d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD).
• Automatiser les processus de test, de surveillance et de déploiement à l'aide d'AWS Cloud9.
• Intégrer les services AWS tels que Lambda, EC2 et S3 dans les flux de travail DevOps.
• Utiliser des systèmes de contrôle des sources comme GitHub ou GitLab dans AWS Cloud9.

Docker est une plateforme de containerisation utilisée pour créer des environnements reproductibles, portables et évolutifs pour les systèmes d'apprentissage automatique (ML).

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent containeriser et opérationnaliser des pipelines ML complets en utilisant Docker.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Containeriser les charges de travail d'entraînement, de validation et d'inférence ML.
• Concevoir et orchestrer des pipelines ML de bout en bout en utilisant Docker et des outils complémentaires.
• Mettre en œuvre le versionnement, la reproductibilité et l'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) pour les composants ML.
• Déployer, surveiller et faire évoluer des services ML dans des environnements containerisés.

Format de la Formation

• Des conférences interactives accompagnées de démonstrations pratiques.
• Des exercices pratiques axés sur la construction de composants réels de pipelines ML.
• Une mise en œuvre en laboratoire live pour des workflows containerisés de bout en bout.

Options d'Adaptation du Cours

• Pour une formation personnalisée adaptée aux besoins spécifiques de l'infrastructure ML, veuillez nous contacter pour discuter des options.

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à construire, déployer et maintenir efficacement des applications sans serveur sur AWS Cloud9 et AWS Lambda.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'architecture serverless.
• Configurer AWS Cloud9 pour le développement d'applications sans serveur.
• Développer, tester et déployer des applications sans serveur à l'aide de AWS Lambda.
• Intégrer AWS Lambda avec d'autres services AWS tels que API Gateway et S3.
• Optimiser les applications sans serveur pour la performance et la rentabilité.

Résumé :

• Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
• Les "objets", les "capteurs", l'internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
• Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
• Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
• Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
• Connexion du noyau AWS IoT avec la fonction AWS Lambda pour le calcul et le stockage des données.
• Connexion de Raspberry PI avec le noyau AWS IoT et communication simple de données.
• Alertes et événements
• Calibration des capteurs

Résumé :

• Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
• Les "objets", les "capteurs", Internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
• Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
• Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
• Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
• Connecter AWS IoT core avec AWS Lambda function pour le calcul et le stockage des données en utilisant DynamoDB.
• Connexion de Raspberry PI avec AWS IoT core et communication simple de données.
• Travaux pratiques avec Raspberry PI et AWS IoT Core pour construire un appareil intelligent.
• Visualisation des données de capteurs et communication avec une interface web.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique complets sur diverses architectures et environnements en nuage.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs souhaitant déployer des charges de travail d'apprentissage automatique dans le cloud Azure.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et tout autre logiciel nécessaire sur Azure.
• Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Former et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines exécutées en parallèle.
• Exploiter d'autres services managés AWS pour étendre une application ML.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks ML associés.
• Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
• Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
• Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accommoder plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
• Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.

Cette formation dirigée par un instructeur et en direct à Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent évaluer les approches et outils disponibles aujourd'hui pour prendre une décision éclairée quant à l'adoption de MLOps au sein de leur organisation.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer divers cadres et outils MLOps.
• Constituer l'équipe appropriée avec les compétences nécessaires pour construire et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner des données pour leur utilisation par des modèles ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils nécessaires pour en construire un.
• Expérimenter avec différents cadres et serveurs de machine learning pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus de Machine Learning afin qu'il soit reproductible et maintenable.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent utiliser Azure Machine Learning et Azure DevOps pour faciliter les pratiques MLOps.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire des workflows et des modèles d'apprentissage automatique reproductibles.
• Gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique.
• Suivre et signaler l'historique des versions des modèles, les actifs et plus encore.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique prêts pour la production n'importe où.

MLOps sur Kubernetes est un cadre permettant d'automatiser la formation, la validation, le conditionnement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique en utilisant des pipelines conteneurisés et des workflows GitOps.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des pipelines MLOps automatisées et évolutives sur Kubernetes.

Après avoir suivi cette formation, les participants seront équipés pour :

• Concevoir des pipelines CI/CD complets pour l'apprentissage automatique.
• Mettre en œuvre des workflows GitOps pour le déploiement et la gestion de versions des modèles.
• Automatiser la formation, les tests et le conditionnement des modèles d'apprentissage automatique.
• Intégrer des stratégies de surveillance, d'alerte et de retour en arrière.

Format du cours

• Présentations guidées par un instructeur et plongées techniques approfondies.
• Exercices pratiques qui construisent des workflows CI/CD réels.
• Pratique en laboratoire vivant pour déployer des charges de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

Options de personnalisation du cours

• Les organisations peuvent demander un contenu adapté en accord avec leurs outils et infrastructures MLOps internes.