Formation MLOps | Mise en place d’une Infrastructure Sécurisée et déploiement en continu son modèle de machine learning sur AWS

Objectifs

• Explorer les services AWS essentiels pour le déploiement de modèles ML et apprendre à les configurer.

• Mettre en place une infrastructure sécurisée et évolutive avec des outils comme Nginx, OpenVPN, et Let’s Encrypt.

• Gérer l’évolutivité de l’infrastructure en utilisant les groupes d’Auto Scaling et assurer la redondance.

• Assurer une communication sécurisée avec Nginx pour le trafic HTTPS.

• Introduire GitLab CI/CD dans le contexte MLOps et configurer des pipelines pour automatiser le build, les tests et le déploiement.

• Acquérir des compétences pour concevoir une architecture MLOps solide et automatisée avec AWS.

Public

Data Scientist et ML Ingénieur

Prérequis

• Connaissance en apprentissage automatique.
• Maîtrise de Python
• Compréhension des concepts de base du Cloud AWS

Méthodes pédagogiques

30% théorie / 70% pratique

Description

Ce programme de formation vous plonge dans l’univers complexe de l’intégration de modèles de Machine Learning, en mettant l’accent sur l’utilisation des services AWS essentiels pour le déploiement de ces modèles. Vous explorerez en détail la configuration de ces services, acquérant ainsi une expertise précieuse. De plus, vous serez en mesure de créer une infrastructure robuste et évolutive grâce à des outils tels que Nginx, OpenVPN et Let’s Encrypt. La gestion de l’évolutivité et la redondance n’auront plus de secrets pour vous grâce à l’utilisation judicieuse des groupes d’Auto Scaling. Vous maîtriserez également l’art de sécuriser les communications avec Nginx pour le trafic HTTPS.

Ce programme vous initiera également à l’intégration continue et au déploiement continu (CI/CD) avec GitLab, automatisant ainsi le processus de build, de test et de déploiement dans le contexte du MLOps. En fin de compte, vous acquerrez des compétences essentielles pour concevoir une architecture MLOps . Que ce soit pour assurer la sécurité des données, gérer l’évolutivité ou automatiser des processus, cette formation vous préparera à relever ces défis avec succès et à exceller dans le domaine dynamique du MLOps.

Programme

Exploration des Services AWS Essentiels pour l’architecture MLOPS

• Présentation des services AWS pertinents pour le déploiement et la gestion de modèles ML.
• Configuration et utilisation de ces services.

Mise en place d’une Infrastructure Sécurisée, évolutive

• Proxy inversé avec  Nginx 
• Gestion DNS interne
• Accès distant sécurisé avec OpenVPN
• Chiffrement SSL avec Let’s Encrypt
• Isolation dans des sous-réseaux privés
• Évolutivité avec groupes d’Auto Scaling
• Redondance à travers les zones de disponibilité
• Gestion avancée du trafic HTTPS avec Nginx

Intégration continue avec Gitlab

• Introduction à GitLab CI/CD dans le contexte MLOPS.
• Configuration de pipelines CI/CD pour automatiser le flux de travail de build, de test et de déploiement.

Evaluation

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

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.