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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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

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.