Public visé
Data Scientists et professionnels de l’IA, équipes de développement souhaitant créer et intégrer des applications IA/ML, équipes d’ingénierie MLOps.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Expliquer l’architecture de Red Hat OpenShift AI
- Installer la solution et gérer l’allocation des ressources
- Mettre à jour les composants, gérer utilisateurs et autorisations
- Entraîner, déployer et mettre à disposition des modèles
- Appliquer les meilleures pratiques ML et science des données
- Créer et gérer des pipelines de science des données
Programme
Présentation de Red Hat OpenShift AI
- Fonctions principales et architecture
Projets de Science des Données
- Organisation du code via projets, workbenches et connexions
Notebooks Jupyter
- Exécution et test interactif de code
Installation et Gestion
- Console Web et CLI
- Gestion utilisateurs et ressources
- Images de notebook personnalisées
Apprentissage Automatique
- Concepts, types, workflows
- Entraînement de modèles via workbenches
Amélioration de l’entraînement
- Meilleures pratiques ML
Mise à disposition de modèles
- Export, partage, serveurs personnalisés, environnements d’exécution
Pipelines de Science des Données
- Création avec Elyra et KubeFlow SDK
- Gestion et résolution de problèmes
Modalités d’évaluation des acquis
En cours de formation, par des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation.
Pour aller plus loin
Cette formation donne accès à cette formation :