Allez au-delà de l'environnement de développement et mettez vos compétences en apprentissage automatique en production. Dans cette formation courte et pratique, vous apprendrez à transformer des modèles entraînés en services d'inférence RESTful fiables, à automatiser les pipelines de déploiement et à surveiller les performances en temps réel, à l'instar d'un ingénieur MLOps professionnel. Vous développerez une API /predict à l’aide de FastAPI, l’intégrerez à GitHub Actions pour la CI/CD, puis simulerez du trafic avec Locust afin d’évaluer la latence et d’optimiser le système pour atteindre un SLA cible de 100 ms.

Que vous soyez un ingénieur MLOps en devenir ou un data scientist prêt à passer à la phase de déploiement, cette formation vous apportera l’assurance pratique nécessaire pour fournir des services d’apprentissage automatique de niveau production et évolutifs. Vous renforcerez les compétences techniques et analytiques dont les équipes d’IA modernes ont besoin — automatisation, optimisation des performances et fiabilité des services — pour rester compétitives dans le paysage en constante évolution des opérations d’apprentissage automatique. À l’issue de cette formation, vous serez non seulement capable de déployer votre propre modèle en toute confiance, mais vous aurez également acquis la crédibilité nécessaire pour gérer de bout en bout des systèmes ML en conditions réelles.