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Formation MLOps et déploiement de modèles à Meknès

Structurez le passage du prototype de machine learning à un service de prédiction plus robuste et exploitable.

Présentiel · À distanceMeknèsPython, Docker, FastAPI
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Photo : Markus Winkler / Unsplash

Contenu de la formation

Partie 1Fondamentaux du MLOps pour équipes data

Les participants découvrent les enjeux d’industrialisation d’un modèle de machine learning. Ils structurent les étapes d’un cycle de vie reproductible et orienté exploitation.

2 jours en présentiel ou à distanceIntermédiaireÉquipes data et développeurs
Partie 2Déployer un modèle Python avec FastAPI et Docker

Cette formation guide les participants dans la création d’une API d’inférence conteneurisée. Les exercices portent sur l’organisation du service et les tests de fonctionnement.

3 jours en présentiel ou à distanceAvancéDéveloppeurs backend et data scientists
Partie 3Suivre les performances d’un modèle en production

Les apprenants étudient les notions de dérive, de validation temporelle et d’explicabilité. Ils analysent les éléments nécessaires pour surveiller un modèle dans le temps.

2 jours en présentiel ou à distanceAvancéData scientists et responsables techniques

Pour qui ?

  • Data scientists
  • Développeurs backend
  • Équipes data engineering
  • Responsables techniques

Comment se déroule la formation

  1. 1Diagnostic du niveau de maturité du projet data
  2. 2Cartographie des étapes du cycle de vie du modèle
  3. 3Atelier de structuration d’un service d’inférence
  4. 4Conteneurisation d’un composant avec Docker
  5. 5Mise en pratique d’une API FastAPI
  6. 6Étude des besoins de suivi et d’explicabilité

Les formateurs de cette formation

Coach MLOps pour équipes data à MeknèsMLOps · Python · DockerVoir le profil du formateur →Expert MLOps et Docker pour industrialiser les modèles IAMLOps · Docker · FastAPIVoir le profil du formateur →Formateur RAG et LangChain pour équipes de développementLangChain · Architecture RAG · Embeddings SBERTVoir le profil du formateur →

Questions fréquentes

À qui s’adresse une formation MLOps ?

Elle s’adresse surtout aux profils ayant déjà une première expérience en Python et en machine learning. FormaGroup peut organiser un échange avec le formateur pour ajuster le niveau.

Docker et FastAPI sont-ils pratiqués pendant la formation ?

Oui, selon le format retenu, les participants peuvent mettre en œuvre une API d’inférence et son conteneur Docker. FormaGroup définit les objectifs pratiques avec vous.

Peut-on adapter la formation à un modèle existant ?

Le contenu peut être orienté vers votre contexte de modèle et vos contraintes techniques, après cadrage. FormaGroup assure la mise en relation et l’organisation de la formation.

Dans le catalogue FormaGroup

MLOps : industrialisation et déploiement de modèles de machine learningPythonDockerFastAPI

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