Creer un modele de Machine Learning performant dans un notebook Jupyter est une chose. Le deployer en production pour qu'il serve des milliers ou millions d'utilisateurs en temps reel en est une autre. C'est le fameux "Production Gap" qui fait echouer la majorite des projets Data Science.
Les causes sont multiples : modeles non reproductibles, absence de tests, pas de monitoring, infrastructure inadaptee, dette technique. Le deploiement de modeles IA est devenu une competence critique, recherchee et bien payee : c'est le MLOps (Machine Learning Operations).
Notre formation vous apprend a deployer vos modeles de maniere professionnelle, scalable et maintenable. Vous maitriserez les outils et pratiques utilises par les entreprises leaders en IA.
Le deploiement s'inscrit dans un pipeline MLOps qui automatise l'ensemble du cycle de vie du modele :
Apprenez a exposer vos modeles via des APIs REST performantes et bien documentees.
Deployez un modele de classification d'images (ResNet) via FastAPI. L'API accepte des images en base64 ou URL, retourne les predictions avec scores de confiance, et gere le batching pour les requetes multiples. Temps de reponse cible : <200ms.
Maîtrisez Docker pour empaqueter vos modeles et garantir la reproductibilite entre environnements.
# Exemple Dockerfile optimise pour ML
FROM python:3.11-slim AS builder
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip wheel --no-cache-dir --wheel-dir /wheels -r requirements.txt
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY --from=builder /wheels /wheels
RUN pip install --no-cache /wheels/*
COPY model/ ./model/
COPY app.py .
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]Deployez et scalez vos modeles automatiquement avec Kubernetes, le standard de l'industrie.
Exploitez les services ML manages des clouds majeurs pour un deploiement simplifie.
Tracez vos experiences, versionez vos modeles et gerez le cycle de vie complet avec MLflow.
Mettez en place un pipeline de bout en bout : tracking des experiences d'entrainement, enregistrement du modele dans le registry, promotion staging→production, deploiement automatique sur Kubernetes. Tout est versionne et tracable.
Surveillez vos modeles en production : performance, drift, anomalies.
Automatisez le deploiement de nouveaux modeles avec des pipelines CI/CD adaptes au ML.
| Outil | Type | Complexite | Cas d'usage |
|---|---|---|---|
| FastAPI + Docker | Self-hosted | Moyenne | Controle total, personnalisation |
| AWS SageMaker | Managed | Faible | Ecosysteme AWS, production rapide |
| Vertex AI | Managed | Faible | Ecosysteme GCP, AutoML |
| Kubernetes | Self-hosted | Elevee | Scale, multi-cloud, controle |
| BentoML | Framework | Faible | Packaging simple, multi-framework |
| Seldon Core | K8s native | Moyenne | Enterprise, A/B testing, canary |
| TensorFlow Serving | Specialise | Moyenne | Modeles TensorFlow, haute perf |
| Triton Inference | Specialise | Elevee | GPU, multi-framework, haute perf |
Cette formation est concue pour les professionnels techniques qui souhaitent maîtriser le deploiement de modeles ML :
Prerequis : Bonnes connaissances en Python. Experience avec le Machine Learning (scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch). Notions de base en ligne de commande Linux. Docker et Kubernetes sont enseignes mais des notions de base sont un plus.
Duree : 5 jours (35 heures) en formation complete. Modules a la carte disponibles (1-2 jours).
Modalites : Presentiel ou distanciel. 70% de pratique sur des projets concrets. Environnement cloud fourni (AWS/GCP). Certification a l'issue de la formation.
Financement : Formation eligible CPF, OPCO, plan de formation entreprise.
Rejoignez les MLOps Engineers qui deploient des modeles en production avec confiance et efficacite.
Demander un Devis PersonnaliseNon, mais des bases en ligne de commande Linux et une familiarite avec Git sont nécessaires. Docker et Kubernetes sont enseignes depuis les fondamentaux. La formation est concue pour les Data Scientists qui veulent monter en competence sur le deploiement.
Les techniques enseignees sont framework-agnostiques. Les exemples utilisent scikit-learn, TensorFlow et PyTorch. Vous apprendrez a deployer n'importe quel modele Python, ainsi que des modeles au format ONNX pour la portabilite.
La formation couvre les 3 clouds majeurs. Nous recommandons de choisir celui que votre entreprise utilise deja. En termes de fonctionnalites ML, ils sont comparables. AWS SageMaker a le plus grand ecosysteme, GCP Vertex AI est le plus integre, Azure ML est le meilleur pour l'enterprise Microsoft.
La formation couvre les techniques d'optimisation : quantification, pruning, distillation. Vous apprendrez aussi a deployer sur GPU avec NVIDIA Triton Inference Server et a utiliser des instances cloud GPU (AWS p3, GCP A100).
DevOps gere le cycle de vie du code. MLOps gere le cycle de vie des modeles ET des donnees. Les spécificités ML : versionning des donnees et modeles, experiment tracking, data/model drift, reproductibilite des experiences. La formation enseigne ces spécificités.
La formation delivre une certification BGB Formation. Elle prepare aussi aux certifications cloud : AWS ML Specialty, Google Professional ML Engineer, Azure AI Engineer. Nous recommandons de passer ces certifications 1-2 mois apres la formation pour consolider.
Plus qu'un organisme de formation,
un mouvement
Ambassadeur gouvernemental, organisateur du 1er hackathon agents IA de France, partenaire des écoles et des institutions.
