Machine Learning Model Deployment - French

Ce cours est conçu pour présenter trois stratégies principales de déploiement de machine learning et illustrer la mise en œuvre de chacune de ces stratégies sur Databricks. Après une exploration des fondamentaux du déploiement de modèles, le cours aborde le batch inference, en proposant des démonstrations pratiques et des travaux dirigés pour l'utilisation d'un modèle dans des scénarios de batch inference, ainsi que des considérations relatives à l'optimisation des performance. La deuxième partie du cours couvre de manière exhaustive le déploiement de pipeline, tandis que le dernier segment se concentre sur le déploiement en temps réel. Les participants s'engageront dans des démonstrations pratiques et des travaux dirigés, en déployant des modèles avec Model Serving et en utilisant le serving endpoint pour l'inférence en temps réel.

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.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Le contenu a été développé pour des participants possédant les compétences/connaissances/aptitudes suivantes:

• Familiarité avec la Databricks Data Intelligence Platform et les opérations de base dans le workspace (créer des clusters, exécuter du code dans des notebooks, utiliser les opérations de base des notebooks, importer des dépôts depuis Git)

• Expérience de programmation intermédiaire en Python, notamment avec les bibliothèques de manipulation de données (Pandas, NumPy) et l'utilisation des APIs (databricks-sdk, endpoints REST)

• Connaissance de base de MLflow pour le suivi des expériences, la journalisation des modèles, les opérations du Registre des modèles et la gestion des versions de modèles

• Compréhension des fondamentaux du machine learning, notamment l'entraînement des modèles, l'évaluation, l'inférence batch et les concepts de déploiement en temps réel

• Expérience intermédiaire avec Unity Catalog pour la Gouvernance des données et la gestion du registre des modèles

• Familiarité de base avec les concepts d'Ingénierie des caractéristiques, notamment les tables de fonctionnalités, les recherches de fonctionnalités et les feature stores hors ligne et en ligne

• Compréhension des opérations Delta Lake (créer des tables, effectuer des mises à jour, optimiser les fichiers et le clustering liquide) et des techniques d'optimisation du stockage des données

• Connaissance de base d'Apache Spark et de PySpark pour le traitement distribué des données et les fonctions définies par l'utilisateur (UDF)

Outline

Principes fondamentaux du déploiement de modèles

• Stratégies de déploiement de modèles

• Déploiement de modèles avec MLflow

Déploiement Batch

• Introduction au déploiement Batch

• Démo: Déploiement batch

• Laboratoire: Déploiement Batch

Déploiement de Pipeline

• Introduction au déploiement de Pipeline

• Démo: Déploiement de Pipeline

Déploiement en temps réel et magasins en ligne

• Introduction au déploiement en temps réel

• Databricks Model Serving

• Démo: Déploiement en temps réel avec Model Serving

• Démo: Déploiement de modèles personnalisés avec Model Serving

• Laboratoire: Déploiement en temps réel avec Model Serving

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Data Preparation for Machine Learning - French

Ce cours se concentre sur les fondamentaux de la préparation des données pour le machine learning avec Databricks. Les participants acquerront les compétences essentielles pour explorer, nettoyer et organiser les données en vue d'applications de machine learning traditionnelles. Les sujets clés comprennent la visualisation des données, l'Ingénierie des caractéristiques et les stratégies optimales de stockage des fonctionnalités. Grâce à des exercices pratiques, les participants acquerront une expérience concrète dans la préparation efficace de jeux de données pour le machine learning au sein de Databricks. Ce cours est conçu pour les data scientists de niveau associé et les praticiens du machine learning, ainsi que pour les personnes souhaitant renforcer leurs compétences en préparation des données, garantissant ainsi une base solide pour le déploiement Réussi d'un Modèle de machine learning.

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.

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Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - French

Ce cours propose une revue approfondie des principes DevOps et de leur application aux projets Databricks. Il commence par un aperçu des concepts fondamentaux de DevOps, DataOps, intégration continue (CI), déploiement continu (CD) et tests, et explore comment ces principes peuvent s'appliquer aux pipelines d'ingénierie des données.

Le cours se concentre ensuite sur le déploiement continu au sein du processus CI/CD, en examinant des outils tels que l'API REST, le SDK et le CLI Databricks pour le déploiement de projets. Vous découvrirez les Declarative Automation Bundles (DABs) et leur place dans le processus CI/CD. Vous approfondirez leurs composants clés, la structure des dossiers et la façon dont ils accélèrent le déploiement dans divers environnements cibles sur Databricks. Vous apprendrez également à ajouter des variables, modifier, valider, déployer et exécuter des Declarative Automation Bundles pour plusieurs environnements avec différentes configurations via le CLI Databricks.

Enfin, le cours présente Visual Studio Code comme environnement de développement interactif (IDE) pour construire, tester et déployer des Declarative Automation Bundles localement, en optimisant le processus de développement. Le cours se termine par une introduction à l'automatisation des pipelines de déploiement avec GitHub Actions afin d'améliorer le flux de travail CI/CD avec les Declarative Automation Bundles.

À la fin de ce cours, vous serez prêt à automatiser les déploiements de projets Databricks avec les Declarative Automation Bundles, en améliorant l'efficacité grâce aux pratiques DevOps.

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Advanced Techniques with Apache Spark Declarative Pipelines - French

Ce cours explore les Pipeline déclaratifs Apache Spark (SDP) de Databricks pour la création de pipelines streaming de qualité production. Vous apprendrez des modèles de conception avancés, une application robuste de la qualité des données et une intégration multiplateforme essentiels pour l'ingénierie lakehouse en conditions réelles.

Tout au long du cours, vous plongerez dans les techniques modernes d'Ingestion de données et de traitement, en maîtrisant des outils tels que le clustering liquide pour l'optimisation de la Disposition et le modèle de streaming Multiplex pour les événements à schémas mixtes. À la fin des modules, vous saurez gérer en toute confiance l'évolution du schéma, automatiser le change data capture (CDC) et garantir l'Intégrité des données.

À travers des cours magistraux et des démonstrations pratiques, vous allez:

• Construire des pipelines multi-flux pour ingérer des données multi-sources dans une table Bronze unifiée.

• Appliquer le clustering liquide et les attentes de qualité des données sur les couches Argent et gold.

• Implémenter le modèle Multiplex avec Iceberg UniForm pour un accès aux données multiplateforme.

• Automatiser le suivi de l'historique SCD de type 2 à l'aide d'AUTO CDC INTO.

• Concevoir des pipelines de quarantaine sans perte de données pour auditer et gérer les enregistrements non valides.

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