Simplifiez, accélérez et améliorez le développement avec DevOps.

Aperçu

Explorez les pratiques DevOps pour les projets d'IA et de ML, y compris Agile, CI/CD, et des outils comme GitHub et Azure DevOps. Apprenez à rationaliser les processus de développement et à améliorer l'efficacité des projets.

Programme

• Introduction à DevOps pour l'IA et le ML
Aperçu des principes de DevOps
Importance de DevOps dans les projets d'IA/ML
Avantages d'intégrer DevOps avec l'IA/ML
• Méthodologies Agiles dans l'IA/ML
Fondamentaux des pratiques Agiles
Adapter Agile pour les projets d'IA/ML
Études de cas : Agile dans le développement IA/ML
• Intégration continue (CI) dans l'IA/ML
Comprendre les concepts de CI
Pipelines CI pour les flux de travail IA/ML
Outils et technologies : Jenkins, GitHub Actions
• Livraison continue (CD) dans l'IA/ML
Pratiques et avantages du CD
Construire et déployer des modèles d'IA utilisant le CD
Automatiser les déploiements avec Azure DevOps
• Contrôle de source et collaboration
Utilisation efficace de Git et GitHub
Pratiques de revue de code et de collaboration
Gestion des versions des modèles ML
• Infrastructure en tant que Code (IaC)
Introduction aux concepts d'IaC
Outils pour IaC : Terraform, Azure Resource Manager
Automatiser la configuration d'infrastructure IA
• Surveillance et Journalisation dans les projets IA/ML
Importance de la surveillance des applications IA
Outils pour la journalisation et la surveillance : Prometheus, Grafana
Métriques personnalisées pour la performance des modèles IA/ML
• Sécurité et Conformité dans DevOps pour IA/ML
Intégrer la sécurité dans les pipelines IA/ML
Normes de conformité pour les projets d'IA/ML
Considérations sur la protection des données et la confidentialité
• Élargissement de DevOps pour les gros projets IA/ML
Élargir les pipelines CI/CD
Gestion de grands ensembles de données et modèles
Bonnes pratiques pour des déploiements IA/ML évolutifs
• Études de cas et Bonnes pratiques
Exemples concrets de DevOps dans l'IA/ML
Histoires de réussite et leçons apprises
Points clés pour une mise en œuvre efficace de DevOps
• Tendances futures dans DevOps pour l'IA/ML
Outils et technologies émergents
Pratiques en évolution dans le développement IA/ML
Préparation aux futurs défis DevOps dans l'IA/ML
• Récapitulatif du cours et Évaluation finale
Récapitulatif des concepts clés
Projet final ou examen
Feedback et évaluation du cours

Sujets

Conférences