Formation MLOps | Créez des API performantes, sécurisées et évolutives pour vos modèles de Machine Learning

Prochaines dates

Modalités d’accès :

• en Inter – compter 4 semaines de délai
• en Intra – compter 8 semaines de délai (nous consulter)

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Objectifs

• Intégrer efficacement les modèles de machine learning dans une API pour assurer une communication fluide entre les composants.
• Optimiser les performances de votre API pour garantir une réactivité optimales.
• Mettre en place des mécanismes de validation des données en entrée pour garantir la qualité des prédictions de votre modèle.
• Surveiller en continu votre modèle de machine learning pour identifier et résoudre rapidement les problèmes potentiels.
• Mettre en place un système d’authentification des utilisateurs pour sécuriser l’accès à votre API.
• Autoriser les applications externes à accéder à votre API de manière sécurisée.

Public

Data Scientist et ML Ingénieur

Prérequis

• Connaissance en apprentissage automatique.
• Maîtrise de Python
• Familiarité avec Docker (facultative)

Méthodes pédagogiques

40 % théorie / 60 % pratique

Description

À une époque où les problèmes métiers deviennent de plus en plus complexes, il est essentiel que les applications informatiques répondent efficacement aux besoins des utilisateurs. Cette formation en MLOps vous propose de relever ce défi en vous dotant des compétences nécessaires pour intégrer efficacement les modèles de machine learning dans des API, optimiser les performances, et garantir la qualité des prédictions. Vous apprendrez également à surveiller vos modèles en temps réel et à mettre en place des mécanismes de sécurité pour protéger l’accès à votre API.

Relevez le défi de l’intégration de modèles de machine learning dans des applications performantes, réactives et sécurisées en vous inscrivant à cette formation MLOps. Vous acquerrez les compétences essentielles pour résoudre les problèmes métiers les plus complexes, quel que soit le langage de programmation ou l’environnement technologique.

Programme

Comprendre les besoins d’intégration

• Introduction au MLOps et à l’intégration de modèles
• Définition des besoins du projet
• Exemple de jeu de données et de modèle de machine learning

Développer des endpoints API pour le modèle

• Introduction à Flask
• Création d’un endpoint  API pour la prédiction
• Test de l’API avec des données d’exemple

Validation des Données en Entrée

•  Validation des données
• Gestion des erreurs pour les données invalides

Authentification des Utilisateurs et Autorisation des Applications Externes

• Mise en place de l’authentification basée sur les tokens
• Sécurisation des API contre les accès non autorisés

Utilisation de Docker pour la Conteneurisation

• Introduction à Docker
• Création d’images Docker pour l’API et ses dépendances

Surveillance du Modèle

• Introduction aux outils de monitoring (Prometheus, Grafana)
• Configuration du monitoring pour suivre les métriques du modèle
• Identifier les signes de dégradation du modèle

Evaluation

Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de quizz, mises en situation, travaux pratiques…

Avant la formation, un questionnaire de positionnement est envoyé aux participants afin de mieux comprendre les besoins, les attentes et le niveau de connaissances des participants.
En fin de formation, il est également demandé aux participants de mesurer leur satisfaction vis-à-vis de de la formation suivie.

Néosoft Training dispose d’un processus qualité qui prend en considération les éventuels dysfonctionnements rencontrés par les participants afin d’être proactif quant à la solution corrective adaptée tant sur le contenu de la formation elle-même que les conditions de son déroulement.