SF34575
3 jours
En présentiel ou distanciel
- 21 heures de formation
- Exercices pratiques
- Prise en charge OPCO possible
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- Cadrage pédagogique gratuit
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Formation Développement et déploiement d'applications IA/ML sur Red Hat OpenShift AI (AI267).
Prenez en main la plateforme Red Hat OpenShift AI pour concevoir, entraîner et mettre en production vos modèles de machine learning dans un environnement cloud-native robuste.
Cette formation de 3 jours vous accompagne pas à pas dans la prise en main de Red Hat OpenShift AI (version 2.8), depuis la configuration de l'environnement jusqu'au déploiement de modèles en production. Vous apprendrez à structurer vos projets de data science, à entraîner des modèles performants et à automatiser vos workflows grâce aux pipelines intégrés. Le parcours alterne apports théoriques et travaux pratiques sur la plateforme OpenShift 4.14, pour une montée en compétences immédiatement opérationnelle. Cette formation prépare à la certification Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI (EX267).
Programme de formation Développement et déploiement d'applications IA/ML sur Red Hat OpenShift AI (AI267).
Découverte de Red Hat OpenShift AI
– Présentation de la plateforme : architecture, composants clés et positionnement dans l’écosystème Red Hat
– Projets de data science : organisation des espaces de travail et gestion des ressources partagées
– Notebooks Jupyter : création, personnalisation et bonnes pratiques d’utilisation dans RHOAI
– Exemples d’activités pratiques : navigation dans l’interface OpenShift AI, lancement d’un premier notebook, exploration d’un projet de data science préconfiguré
Installation et administration
– Déploiement de la plateforme : procédure d’installation de Red Hat OpenShift AI sur un cluster existant
– Gestion des utilisateurs et des ressources : attribution des droits, quotas et supervision de la consommation
– Images de notebooks personnalisées : création et intégration d’environnements sur mesure pour vos équipes
– Exemples d’activités pratiques : installation guidée de RHOAI, configuration des rôles utilisateurs, construction d’une image notebook custom
Fondamentaux du machine learning
– Principes du ML : rappels sur les concepts essentiels (entraînement, validation, métriques de performance)
– Entraînement de modèles : workflows de construction et d’évaluation dans l’environnement RHOAI
– Optimisation avec RHOAI : accélération de l’entraînement grâce aux fonctionnalités avancées de la plateforme (GPU, distributed training)
– Exemples d’activités pratiques : entraînement d’un modèle de classification, comparaison de métriques, ajustement d’hyperparamètres
Déploiement et exposition de modèles
– Concepts du model serving : approches de mise à disposition des modèles (temps réel, batch)
– Serving sur RHOAI : configuration des endpoints, monitoring et gestion des versions de modèles
– Exemples d’activités pratiques : déploiement d’un modèle entraîné, test d’inférence via API, surveillance des performances en production
Pipelines de data science
– Architecture des pipelines : principes de conception et composants d’un pipeline ML reproductible
– Mise en œuvre pratique : création, exécution et itération sur des pipelines dans Red Hat OpenShift AI
– Pilotage et expérimentations : suivi des exécutions, comparaison des résultats et gestion des expériences
– Exemples d’activités pratiques : construction d’un pipeline end-to-end, paramétrage d’expériences multiples, analyse comparative des résultats
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