Advanced Machine Learning Operations - French

Dans ce cours, vous bénéficierez d'une compréhension complète du cycle de vie du machine learning et du MLOps, en mettant l'accent sur les meilleures pratiques en matière de gestion des données et des modèles, de tests et d'architectures évolutives. Il couvre les composants clés du MLOps, notamment le CI/CD, la gestion des pipelines et la séparation des environnements, tout en présentant les outils Databricks pour l'automatisation et la gestion de l'infrastructure, tels que les Declarative Automation Bundles (DABs), les Lakeflow jobs et le Model Serving. Vous apprendrez les concepts de monitoring, de métriques personnalisées, de détection de dérive, de stratégies de déploiement de modèles, de tests A/B et les principes des systèmes MLOps fiables, offrant une vue globale de la mise en œuvre et de la gestion de projets ML dans Databricks.

Remarque: Databricks Academy passe à un format basé sur des cahiers de travail pour les sessions en présentiel au sein de l'environnement Databricks, et abandonne ainsi l'utilisation de présentations PowerPoint pour les cours magistraux. Vous pouvez accéder aux cahiers de travail des cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.

Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

Dans ce cours, le contenu a été conçu pour des participants disposant des compétences, connaissances et aptitudes suivantes:

• Accès à un Databricks workspace avec des autorisations d'administrateur et une familiarité avec les opérations Databricks de base (créer des clusters, exécuter des notebooks, opérations de base sur les notebooks)

• Expérience intermédiaire avec le contrôle de version Git, notamment la gestion de dépôt et la configuration des Personal Access Token (PAT) pour l'intégration GitHub

• Connaissance de base des workflows CI/CD, des configurations de pipeline et des concepts DevOps pour les processus de déploiement automatisés

• Expérience intermédiaire en programmation avec Python, MLflow pour le suivi et la gestion des modèles, et Unity Catalog pour la Gouvernance des données

• Familiarité avec le cycle de vie du développement de Modèle de machine learning, notamment l'Ingénierie des caractéristiques, l'entraînement des modèles, la validation et les concepts de déploiement

• Expérience avec les interfaces en ligne de commande, notamment l'installation, la configuration et l'authentification du CLI Databricks à l'aide de access tokens personnels

• Compréhension des stratégies de déploiement de modèles, notamment les tests A/B, la distribution du trafic et les concepts d'inférence en temps réel

• Connaissance de base des Lakeflow jobs pour la création de tâches, les dépendances entre tâches et l'orchestration des workflows

Outline

Présentation des opérations de machine learning

• Revue de MLOps

• Rationalisation du développement jusqu'au déploiement

Rationaliser le MLOps avec Databricks

• Rationalisation des MLOps

• Rationaliser le MLOps avec Databricks

• Démo: Création d'un Pipeline CI/CD avec Databricks CLI

• Atelier: Construction d'un pipeline CI/CD avec Databricks CLI

Stratégies de déploiement de modèles avec Databricks

• Automatiser les tests complets

• Démo: Stratégies de test courantes

• Démo: Tests d'intégration avec Lakeflow Jobs

• Stratégies de déploiement de modèles avec Databricks

• Démo: Stratégies de déploiement de modèles avec Databricks AI Model Serving

• Atelier: Stratégies de déploiement avec Lakeflow Jobs

Profilage des données

• Profilage des données

• Démo: Profilage des données Qualité du modèle

• Atelier: Surveillance de la dérive avec le Profilage des données

Créer des ressources ML en tant que code

• Créer des ressources ML en tant que code

• Démo: Utilisation des bundles d'automatisation déclarative

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Upcoming Public Classes

Advanced Machine Learning with Databricks - French

Ce cours s’adresse aux data scientists et aux praticiens du machine learning et se compose de deux modules de quatre heures.

Machine Learning at Scale

Dans ce cours, vous acquerrez des connaissances théoriques et pratiques sur l'architecture d'Apache Spark et son application aux charges de travail de machine learning dans Databricks. Vous apprendrez quand utiliser Spark pour la préparation des données, l'entraînement des modèles et le déploiement, tout en acquérant une expérience pratique avec Spark ML et les APIs Pandas sur Spark. Ce cours vous introduira à des concepts avancés tels que l'optimisation des hyperparamètres et la mise à l'échelle d'Optuna avec Spark. Ce cours utilisera des fonctionnalités et des concepts introduits dans le cours associé, tels que MLflow et Unity Catalog, pour un packaging et une gouvernance complets des modèles.

Advanced Machine Learning Operations

Machine Learning at Scale - French

Apache Spark Programming with Databricks - French

Ce cours d'introduction constitue un point de départ approprié pour apprendre le Data Engineering avec Databricks.

Ci-dessous, nous décrivons chacun des quatre modules de quatre heures inclus dans ce cours.

Remarque : pour les quatre modules suivants, Databricks Academy adopte progressivement un format basé sur des notebooks pour les sessions en salle de classe au sein de l'environnement Databricks, abandonnant l'utilisation de diaporamas pour les cours. Vous pouvez accéder aux notebooks de cours dans l'environnement de lab Vocareum.

Introduction to Apache Spark

Ce cours accessible aux débutants couvre les fondamentaux d'Apache Spark pour le traitement de données à grande échelle. Vous explorerez l'architecture distribuée de Spark, maîtriserez l'API DataFrame et apprendrez à lire, écrire et traiter des données avec Python. Grâce à des exercices pratiques, vous développerez les compétences nécessaires pour exécuter efficacement des transformations et des actions Spark.

Developing Applications with Apache Spark

Maîtrisez le traitement de données à grande échelle avec Apache Spark dans ce cours. Apprenez à construire des pipelines ETL efficaces, à effectuer des analyses de données avancées et à optimiser les transformations de données distribuées à l'aide de l'API DataFrame de Spark. Explorez le regroupement, l'agrégation, les jointures, les opérations sur les ensembles et les fonctions de fenêtrage. Travaillez avec des types de données complexes tels que les tableaux, les maps et les structs, tout en appliquant les meilleures pratiques d'optimisation des performances.

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

Ce cours guide les apprenants sur la manière de développer des applications de traitement de stream évolutives et tolérantes aux pannes en utilisant l'API Spark Structured Streaming sur Databricks.

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

Ce cours couvre les composants essentiels de la plateforme Databricks et Apache Spark avec Delta Lake, en mettant l'accent sur l'architecture Lakehouse, Unity Catalog et les techniques de Gestion des données telles que les Transactions ACID et la maintenance des tables. De plus, il enseigne aux étudiants comment Optimiser la performance des requêtes grâce au partitionnement, aux shuffles et aux outils de réglage, tout en utilisant le Spark UI pour surveiller les applications et résoudre les goulots d'étranglement.

Languages Available: English | 日本語 | 한국어