Des cours de formation MLflow en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de pratiques pratiques interactives, comment utiliser MLflow pour rationaliser et gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique. La formation MLflow est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Montpellier ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Montpellier. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Montpellier, Garosud
NobleProg Montpellier, 48, rue Claude Balbastre, Montpellier, france, 34070
– Accès Tram arrêt Victoire 2 Ligne 2 direction Saint Jean de Védas.
-Accès tram puis Bus prendre tram ligne 2 arrêt Sabine direction Saint Jean de Védas puis le bus « La Ronde » arrêt Patrice Lumumba.
-Accès en voiture depuis l’A9 sortie 31 « Saint Jean de Védas » Montpellier Ouest, croix d’argent MOSSON.
-Accès en train depuis la gare Saint Roch ligne Tram 2 direction Saint Jean de Védas arrêt victoire 2.
– Accès en avion depuis l’aéroport de Montpellier à 10 minutes en voitures sortie 31 de l’A9 direction Barcelone ou en bus depuis l’aéroport ligne 120 jusqu’à place de l’Europe puis Tram ligne 2 direction Saint jean de Védas arrêt Victoire 2
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.
En savoir plus...
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l'écosystème ML comprend non seulement MLFlow mais aussi Optuna, hyperops, docker et docker-compose
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