Présentation de la formation MLOps – Déploiement & industrialisation
Optimisez le cycle de vie de vos projets IA avec notre formation sur 4 jours. Vous apprendrez à containeriser vos modèles, les transformer en API (FastAPI), mettre en place une CI/CD (avec GitLab), assurer la reproductibilité via MLflow, et monitorer les performances en production (latence, dérive des données). Conçue pour des data scientists, ingénieurs IA ou DevOps déjà familiers avec Python et les workflows machine learning, cette formation combine théorie, ateliers pratiques et cas concret de bout en bout. Vous serez capable d'industrialiser vos modèles IA en respectant fiabilité, auditabilité et standards de production.
Objectifs de la formation MLOps – Déploiement & industrialisation
Objectifs pédagogiques :
- Comprendre le rôle du MLOps
- Découvrir les outils clés (MLflow, FastAPI, Docker, GitLab CI/CD)
- Structurer un projet IA en architecture modulaire
- Intégrer les bonnes pratiques de monitoring et de reproductibilité
Objectifs opérationnels :
- Structurer un workflow reproductible, containeriser le modèle, le déployer via une API, mettre en place une pipeline CI/CD, assurer monitoring et qualité en production, et maintenir la fiabilité et la traçabilité des modèles.
Programme de la formation MLOps – Déploiement & industrialisation
Jour 1 – Introduction au MLOps
Définition et enjeux
Cycle de vie d’un modèle IA
Structuration d’un projet IA (src/, models/, services/)
Jour 2 – Conteneurisation et API
Introduction à Docker et conteneurisation
Développement d’une API FastAPI
Tests unitaires et intégration continue
Jour 3 – CI/CD et Monitoring
Automatisation avec GitLab CI/CD
Suivi des expériences avec MLflow
Déploiement sur serveur
Monitoring (latence, dérive des données)
Jour 4 – Cas pratique complet
Mise en place d’un projet IA complet : du notebook au déploiement
Bonnes pratiques pour auditabilité et reproductibilité
Les autres formations en MLOps & industrialisation IA
AWS – Machine Learning & MLOps (SageMaker)
Créer, entraîner et déployer des modèles ML et utiliser les services IA managés d’AWS
Azure – AI, Machine Learning & MLOps
Développer des applications intelligentes sur Azure avec Machine Learning, Cognitive Services et MLOps
GCP – Vertex AI & Machine Learning
Déployer des modèles ML sur GCP avec Vertex AI, du dataset à la production