Vertex AI pour les Praticiens du Machine Learning
Cette formation d'une journée, animée par un instructeur, est conçue pour les ingénieurs et les data scientists familiers avec les modèles de machine learning qui souhaitent maîtriser l'utilisation de Vertex AI pour les workflows de modèles personnalisés. Cette formation pratique et concrète vous offrira une immersion approfondie dans les fonctionnalités essentielles de Vertex AI, vous permettant d'exploiter efficacement ses outils et capacités pour vos projets de ML.
Ce que vous allez apprendre
- Comprendre les composants clés de Vertex AI et comment ils fonctionnent ensemble pour soutenir vos workflows de ML.
- Configurer et lancer des tâches d'entraînement personnalisé et de réglage d'hyperparamètres de Vertex AI pour optimiser les performances des modèles.
- Organiser et versionner vos modèles à l'aide du Registre de modèles de Vertex AI pour un accès et un suivi faciles.
- Configurer des clusters de service et déployer des modèles pour les prédictions en ligne avec les Points de terminaison Vertex AI.
- Opérationnaliser et orchestrer des workflows de ML de bout en bout avec les Pipelines Vertex AI pour une efficacité et une scalabilité accrues.
- Configurer et mettre en place la surveillance sur les modèles déployés.
Prérequis
- Expérience dans la création et l'entraînement de modèles de ML personnalisés
- Familier avec Docker
Public cible
- Ingénieurs en Machine Learning, Data Scientists
Programme de la Formation
3 modules pour maîtriser les fondamentaux
Sujets abordés
- →Comprendre les applications d'entraînement conteneurisées
- →Comprendre les tâches d'entraînement personnalisé et de réglage de Vertex AI
- →Comprendre comment suivre et versionner vos modèles entraînés dans le Registre de modèles de Vertex AI
- →Comprendre le déploiement en ligne avec les Points de terminaison Vertex AI
Processus Qualité
L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité
- Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
- Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
- Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
- Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :
- Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
- Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
- Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.
Prochaines sessions
Former plusieurs collaborateurs
- Tarifs dégressifs (plusieurs places)
- Session privée ou sur-mesure
- En présentiel ou à distance