Industrialisez vos modèles ML du cloud à l’edge avec CI/CD, déploiement et monitoring
Cette formation avancée de cinq jours permet de concevoir, optimiser et déployer des solutions MLOps robustes dans des environnements cloud, edge et serverless. Les participants apprendront à industrialiser des modèles ML, mettre en place des pipelines CI/CD, optimiser les performances et orchestrer des déploiements à grande échelle. Le programme couvre également la sécurité, la gouvernance et les bonnes pratiques de monitoring.
Est-ce pour vous ?
Data engineers, ML engineers, architectes cloud, data scientists avancés. Contextes : industrialisation ML, production cloud, edge AI, automatisation avancée.
Préalables
Maîtrise Python et libraries ML. Bases CI/CD. Connaissance cloud (AWS/Azure/GCP)
Ce que vous saurez faire
- ✓ Concevoir des pipelines MLOps avancés intégrant CI/CD et automatisation.
- ✓ Optimiser les modèles et flux ML pour des environnements cloud et hybrides.
- ✓ Évaluer et implémenter des architectures serverless et edge AI.
- ✓ Concevoir des stratégies de monitoring, observabilité et gouvernance ML.
- ✓ Optimiser les performances, coûts et scalabilité des déploiements.
- ✓ Concevoir un projet MLOps complet prêt pour production.
Contenu de la formation
1 Jour 1 – Architecture MLOps avancée
- Architecture MLOps complète : ingestion, entraînement, déploiement, monitoring.
- Patterns industriels : feature store, modèles versionnés, artefacts ML.
- Gouvernance : conformité, auditability.
- Pipeline CI/CD ML : GitHub Actions/GitLab.
- Packaging ML : Docker, modèles versionnés.
- Automatisation entraînement + déploiement.
TP / Exercice : Mise en place CI/CD ML complet. Livrable : repo Git fonctionnel.
2 Points clés & takeaways :
- Structurer un pipeline ML complet.
- Standardiser versionning et artefacts.
3 Jour 2 – Déploiement cloud avancé
- Kubernetes pour ML : autoscaling, rolling updates.
- Optimisation pipelines cloud : stockage, orchestration.
- Gestion secrets et sécurité.
- Déploiement modèle containerisé.
- Tests de charge et optimisation.
- Observabilité cloud.
TP / Exercice : Déploiement modèle sur cluster + autoscaling. Livrable : manifeste K8s.
4 Points clés & takeaways :
- Savoir déployer ML scalable.
- Maîtriser optimisation cloud.
5 Jour 3 – Serverless ML
- Architectures serverless : Lambda/Cloud Run.
- Cold start, limites, optimisation.
- Feature engineering serverless.
- Déploiement inference API serverless.
- Coûts + optimisation temps d’exécution.
- Patterns avancés serverless ML.
TP / Exercice : API inference serverless. Livrable : endpoint.
6 Points clés & takeaways :
- Minimiser coûts + latence.
- Intégrer ML dans workflows serverless.
7 Jour 4 – Edge AI et déploiement distribué
- Edge AI : contraintes mémoire, calcul.
- Conversion modèles : ONNX, quantization.
- Synchronisation cloud-edge.
- Déploiement sur device edge.
- Monitoring device.
- Résilience connexion.
TP / Exercice : Modèle quantized sur device edge. Livrable : démonstration.
8 Points clés & takeaways :
- Adapter ML à environnements contraints.
- Optimiser compute.
9 Jour 5 – Monitoring, gouvernance & projet final
- Monitorer dérive, performances.
- Alertes, logs, métriques.
- Data governance avancée.
- Projet MLOps complet.
- Déploiement + monitoring.
- Présentation + audit technique.
TP / Exercice : Projet complet MLOps. Livrable : repo + démo.
10 Points clés & takeaways :
- Savoir industrialiser ML de bout en bout.
- Maîtriser monitoring + gouvernance.
📌 Informations pratiques
Nos formations sont offertes à Montréal ou Québec, en présentiel ou en classe virtuelle. Les dates et lieux sont précisés lors de votre choix de session ci-dessous. Si vous avez des questions, consultez notre FAQ.
