MLOps Academy

Name: MLOps Academy
Availability: InStock

PYTHONAiData_scienceCloud

Mettez les modèles ML en production : experiment tracking, serving, CI/CD, monitoring, et drift detection avec MLflow, Docker, et Kubernetes.

🤖 Alimenté par l'IA📚 30 cours👥 100 000+ apprenants⭐ Note 4,9

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Présentation du Cours

MLOps: Deploy & Monitor ML Models

Mettez les modèles ML en production : experiment tracking, serving, CI/CD, monitoring, et drift detection avec MLflow, Docker, et Kubernetes. Cette track couvre 30 mini-cours progressifs du niveau débutant absolu (A1) au niveau avancé (B2), avec des leçons courtes et ciblées et des quiz rapides pour consolider chaque concept.

What You Will Learn

Vous commencez par les fondamentaux et progressez à travers des sujets intermédiaires et avancés, chaque cours s'appuyant sur le précédent. Chaque leçon est pratique et condensée, avec un tuteur IA disponible 24h/24 et 7j/7 quand vous avez besoin d'aide.

How It Works

Chaque cours est divisé en quatre leçons courtes et ciblées. Complétez quelques leçons par jour et vous maîtriserez la track entière en semaines, pas en mois.

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Outils

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Éditeur Intégré

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Programme

30 Cours

Tous les cours du parcours d'apprentissage MLOps Academy.

Ce qu’est réellement le MLOps

A14 leçons

Expliquez le MLOps en termes simples et cartographiez l’intégralité du cycle de vie de l’apprentissage automatique, des données jusqu’à la…

Pourquoi les modèles échouent en production

A14 leçonsPRO

Identifier les vraies raisons pour lesquelles un excellent modèle hors ligne échoue dès que de vrais utilisateurs l’emploient.

Suivre chaque expérience avec MLflow

A14 leçonsPRO

Enregistrer les paramètres, les métriques et les exécutions afin de ne plus jamais perdre une expérience.

Environnements d’apprentissage automatique reproductibles

A14 leçonsPRO

Figer chaque dépendance pour que votre entraînement produise le même résultat partout.

Versionner vos données avec DVC

A14 leçonsPRO

Suivre de grands jeux de données dans Git sans alourdir le dépôt.

Le registre des modèles expliqué

A24 leçonsPRO

Stocker, versionner et préparer les modèles entraînés comme des artefacts de premier ordre.

Empaqueter un modèle pour le déploiement

A24 leçonsPRO

Transformer un modèle entraîné en artefact portable et chargeable.

Servir un modèle avec FastAPI

A24 leçonsPRO

Envelopper n’importe quel modèle dans une véritable API HTTP de prédiction.

Conteneurisez votre service d’apprentissage automatique avec Docker

A24 leçonsPRO

Construire un conteneur reproductible qui exécute votre modèle partout.

Votre premier flux d’apprentissage automatique de bout en bout

A24 leçonsPRO

Relier l’entraînement, l’enregistrement, le service et la prédiction au sein d’un pipeline fonctionnel unique.

CI/CD pour l’apprentissage automatique

B14 leçonsPRO

Automatiser les tests et le déploiement des modèles avec GitHub Actions.

Pipelines d’entraînement automatisés

B14 leçonsPRO

Transformer des scripts ponctuels en DAG d’entraînement reproductible et organisé par étapes.

Construire un magasin de caractéristiques

B14 leçonsPRO

Fournir des caractéristiques cohérentes pour l’entraînement et l’inférence avec Feast.

Validez et testez des modèles d’apprentissage automatique

B14 leçonsPRO

Détecter les mauvais modèles et les données défectueuses avant qu’ils n’atteignent les utilisateurs.

Inférence par lots ou en ligne

B14 leçonsPRO

Choisir et construire le bon modèle de prédiction pour votre cas d’usage.

Servir des modèles avec BentoML

B14 leçonsPRO

Empaqueter et servir des modèles avec regroupement des requêtes et mise à l’échelle adaptative intégrés.

Bases de la supervision : métriques et journaux

B14 leçonsPRO

Instrumenter un service de modèle pour voir en direct ce qu’il fait.

Détecter la dérive des données et des concepts

B14 leçonsPRO

Mesurer les écarts des entrées ou des relations par rapport aux données d’entraînement.

Tester des modèles en A/B en production

B14 leçonsPRO

Déployer un nouveau modèle sur une partie du trafic et mesurer le gain.

Déployer votre modèle dans le cloud

B14 leçonsPRO

Faire passer un modèle conteneurisé de votre ordinateur portable à un environnement cloud géré.

Kubernetes pour les charges de travail d’apprentissage automatique

B24 leçonsPRO

Exécuter l’entraînement et le service sur Kubernetes avec les primitives adaptées.

Service évolutif avec KServe

B24 leçonsPRO

Déployer des modèles comme services d’inférence à mise à l’échelle automatique sur Kubernetes.

Service sur GPU et regroupement dynamique

B24 leçonsPRO

Tirer le débit maximal des GPU avec Triton Inference Server.

Déploiements canari et fantôme

B24 leçonsPRO

Publier de nouveaux modèles en toute sécurité en les testant d’abord sur du trafic réel.

Automatiser le réentraînement des modèles

B24 leçonsPRO

Boucler le processus afin que les modèles se mettent à jour selon un calendrier ou en cas de dérive.

Détection approfondie de la dérive

B24 leçonsPRO

Construire une supervision robuste de la dérive, capable de résister au bruit et aux étiquettes retardées du monde réel.

Observabilité de l’apprentissage automatique à grande échelle

B24 leçonsPRO

Observer le comportement du modèle de bout en bout, depuis les données jusqu’aux prédictions et aux résultats.

Traçabilité et gouvernance des modèles

B24 leçonsPRO

Prouver comment n’importe quel modèle a été construit et le maintenir prêt pour un audit.

Optimisez les coûts de mise à disposition des modèles d’apprentissage automatique

B24 leçonsPRO

Réduire les dépenses d’inférence sans sacrifier la latence ni la précision.

LLMOps pour les applications LLM

B24 leçonsPRO

Exploiter, évaluer et superviser en production des applications propulsées par des LLM.

FAQ

Questions Fréquemment Posées

Le cours MLOps Academy est-il gratuit ?

Oui. Tu peux commencer le cours MLOps Academy gratuitement et compléter ses leçons interactives sans frais. Un abonnement PRO optionnel déverrouille des outils IA avancés et un certificat partageable.

Ai-je besoin d'expérience préalable pour apprendre PYTHON ?

Non. Le cours commence par les fondamentaux et progresse graduellement vers des sujets plus avancés, tu peux donc commencer même sans expérience préalable en PYTHON.

Comment vais-je apprendre PYTHON sur CoddyKit ?

Tu apprends en faisant. Des leçons interactives courtes associent une explication claire avec un exercice de codage pratique qui s'exécute en temps réel, et un tuteur IA disponible 24h/24 offre une aide personnalisée dès que tu es bloqué.

Puis-je obtenir un certificat en complétant MLOps Academy ?

Oui. Les apprenants PRO peuvent passer un examen et obtenir un certificat de réussite partageable avec un code vérifiable pour le cours MLOps Academy.

Puis-je apprendre PYTHON sur mon téléphone ?

Oui. CoddyKit est disponible sur le web et sous forme d'applications iOS et Android natives, tu peux donc apprendre PYTHON sur n'importe quel appareil et ta progression se synchronise entre eux.

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