Formation MLOps sur Kubernetes : Pipelines CI/CD pour l’apprentissage automatique

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur à Belgique, s'adresse aux ingénieurs en IA et aux scientifiques des données de niveau avancé disposant d'une expérience intermédiaire à avancée, qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, réduire la latence et déployer des solutions d'IA de manière efficace en utilisant les pratiques modernes de MLOps.

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

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

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un instructeur, s'adresse aux ingénieurs de plateforme et aux professionnels du DevOps de niveau avancé souhaitant maîtriser la mise à l'échelle des applications à l'aide de microservices et de Kubernetes.

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

• Concevoir et implémenter des architectures de microservices évolutives.
• Déployer et gérer des applications sur des clusters Kubernetes.
• Utiliser les chartes Helm pour un déploiement efficace des services.
• Surveiller et maintenir la santé des microservices en production.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité et de conformité dans un environnement Kubernetes.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, dans Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux praticiens Kubernetes souhaitant se préparer à l'examen CKS.

À l'issue de cette formation, les participants sauront comment sécuriser les environnements Kubernetes et les applications basées sur les conteneurs tout au long des différentes étapes du cycle de vie d'une application : conception, déploiement et exécution.

Ce programme de 7 jours offre un parcours complet et pratique pour concevoir, déployer et exploiter des applications cloud-natives en utilisant des pratiques DevOps modernes.

Les participants exploreront la conception d'architectures de microservices évolutives, l'optimisation des environnements conteneurisés et la gestion des charges de travail en production via Kubernetes. Le cours couvre les stratégies de déploiement avancées, l'automatisation basée sur GitOps et les pratiques d'observabilité afin d'assurer la fiabilité et les performances du système.

Un fort accent est mis sur les défis opérationnels du monde réel, notamment la gestion des incidents, la simulation de pannes et l'analyse des causes racines. Le programme se conclut par l'utilisation d'outils alimentés par l'IA pour soutenir le dépannage et accélérer la prise de décisions opérationnelles.

À l'issue de la formation, les participants comprendront clairement comment construire, déployer, surveiller et maintenir des systèmes distribués résilients dans un environnement basé sur Kubernetes.

Cette formation en direct avec instructeur dans Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs souhaitant utiliser Helm pour simplifier l'installation et la gestion des applications Kubernetes.

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

• Installer et configurer Helm.
• Créer des builds reproductibles d'applications Kubernetes.
• Partager des applications sous forme de charts Helm.
• Déployer des applications tierces enregistrées en tant que charts Helm.
• Gérer les versions des packages Helm.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux data scientists souhaitant créer, déployer et gérer des flux de travail de machine learning sur Kubernetes.

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

• Installer et configurer Kubeflow en local (on-premise) et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines de machine learning complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour générer et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des workloads d'entraînement ML, de réajustement des hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs logiciels et aux professionnels DevOps de niveau débutant à intermédiaire souhaitant apprendre à mettre en place et gérer un environnement Kubernetes local à l'aide de Minikube.

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

• Installer et configurer Minikube sur leur machine locale.
• Comprendre les concepts de base et l'architecture de Kubernetes.
• Déployer et gérer des conteneurs à l'aide de kubectl et du tableau de bord Minikube.
• Mettre en place des solutions de stockage persistant et de réseau pour Kubernetes.
• Utiliser Minikube pour le développement, les tests et le débogage d'applications.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs et ingénieurs DevOps de niveau intermédiaire souhaitant utiliser Minikube dans leur flux de travail de développement.

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

• Mettre en place et gérer un environnement Kubernetes local à l'aide de Minikube.
• Comprendre comment déployer, gérer et déboguer des applications sur Minikube.
• Intégrer Minikube dans leurs pipelines d'intégration continue et de déploiement continu.
• Optimiser leur processus de développement grâce aux fonctionnalités avancées de Minikube.
• Appliquer les meilleures pratiques pour le développement Kubernetes local.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, dans Belgique est destinée aux ingénieurs souhaitant évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui pour prendre une décision éclairée quant à la stratégie d'adoption du MLOps au sein de leur organisation.

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

• Installer et configurer divers frameworks et outils MLOps.
• Constituer une équipe dotée des compétences appropriées pour concevoir et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner les données destinées aux modèles de ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils nécessaires à sa mise en œuvre.
• Expérimenter différents frameworks 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.