Réf. AZ-AI-03Intermédiaire
Azure – Ingénieur MLOps & GenAIOps (AI-300)
Opérationnaliser des solutions Machine Learning et IA générative sur Azure
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À qui s'adresse cette formation ?
Data scientists, ingénieurs Machine Learning et professionnels DevOps souhaitant concevoir et opérer des solutions IA de niveau production sur Azure
Pré-requis
- Expérience en programmation Python ou R
- Expérience dans le développement et l'entraînement de modèles de Machine Learning
- Connaissance de base des concepts Azure Machine Learning
- Familiarité avec les pratiques DevOps de base (contrôle de source, CI/CD, ligne de commande)
Ce que vous allez apprendre
Expérimenter et entraîner des modèles avec Azure Machine Learning
Automatiser l'entraînement de modèles via pipelines et réglage d'hyperparamètres
Déclencher des workflows ML avec GitHub Actions
Gérer les environnements et déployer des modèles en production
Planifier et préparer une solution GenAIOps
Gérer et versionner les invites (prompts) pour les agents
Évaluer, automatiser et superviser des applications d'IA générative en production
Programme de la formation
Avant votre formation
Préparation et positionnement
- Analyse de vos besoins et de vos objectifs personnels
- Positionnement initial par rapport aux prérequis
- Accès à l'espace apprenant pour préparer votre venue
Pendant votre formation
Formation animée par nos experts
Introduction
Prétraiter les données et configurer la featurization
Exécuter une expérience de machine learning automatisé
Évaluer et comparer les modèles
Configurer MLflow pour le suivi de modèles
Entraîner et suivre des modèles dans les notebooks
Évaluer les modèles avec le tableau de bord Responsible AI
Exercice : trouver le meilleur modèle de classification
Évaluation du module
Résumé
Introduction
Définir un espace de recherche
Configurer une méthode d'échantillonnage
Configurer l'arrêt anticipé
Utiliser un sweep job pour le réglage
Exercice : exécuter un sweep job
Évaluation du module
Résumé
Introduction
Créer des composants
Créer un pipeline
Exécuter un pipeline job
Exercice : exécuter un pipeline job
Évaluation du module
Résumé
Introduction
Comprendre le problème métier
Explorer l'architecture de solution
Utiliser GitHub Actions pour l'entraînement de modèle
Exercice
Évaluation du module
Résumé
Introduction
Comprendre le problème métier
Explorer l'architecture de solution
Déclencher un workflow
Exercice
Évaluation du module
Résumé
Introduction
Comprendre le problème métier
Explorer l'architecture de solution
Configurer les environnements
Exercice
Évaluation du module
Résumé
Introduction
Comprendre le problème métier
Explorer l'architecture de solution
Déploiement du modèle
Exercice
Évaluation du module
Résumé
Introduction
Définir les spécifications d'un agent
Concevoir et optimiser son agent
Explorer le cycle de vie GenAIOps
Explorer les outils et frameworks disponibles
Exercice : concevoir des spécifications d'agent
Évaluation du module
Résumé
Introduction
Appliquer le contrôle de version aux invites
Comprendre les agents Microsoft Foundry et le versioning
Organiser les invites dans des dépôts GitHub
Développer des workflows de déploiement sécurisé
Exercice : développer des versions d'invites et d'agents
Vérification des connaissances
Résumé
Introduction
Concevoir des expériences d'évaluation
Appliquer des workflows Git aux expériences d'optimisation
Appliquer des grilles d'évaluation pour une notation cohérente
Exercice : évaluer et comparer des versions d'agents
Vérification des connaissances
Résumé
Introduction
Comprendre l'importance des évaluations automatisées
Aligner les évaluateurs avec des critères humains
Créer des datasets d'évaluation
Implémenter des évaluations par lot avec Python
Intégrer les évaluations dans GitHub Actions
Exercice : mettre en place des évaluations automatisées
Vérification des connaissances
Résumé
Introduction
Pourquoi superviser ?
Comprendre les métriques clés à surveiller
Explorer la supervision avec Azure
Intégrer la supervision dans votre application
Interpréter les résultats de supervision
Exercice : activer la supervision
Vérification des connaissances
Résumé
Introduction
Pourquoi utiliser le tracing ?
Identifier quoi tracer dans les applications IA générative
Implémenter le tracing
Déboguer des workflows complexes avec des patterns avancés
Prendre des décisions éclairées grâce à l'analyse des traces
Exercice : activer le tracing
Vérification des connaissances
Résumé
Module 14
Après votre formation
Accompagnement et mise en pratique
- Accompagnement personnalisé post-formation
- Attestation de fin de formation
- Accès aux ressources complémentaires
Besoin du programme complet ?
Téléchargez le programme détaillé de cette formation : objectifs, modules, planning et modalités pédagogiques.
Modalités, méthodes et moyens pédagogiques
Formation délivrée en présentiel ou à distance (classe virtuelle, présentiel à distance).
Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active, via des travaux pratiques et des mises en situation.
Moyens pédagogiques mis en œuvre : ordinateurs, connexion internet, supports de cours et exercices, environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne.
Modalités d'évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- En fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Accessibilité de la formation
ZiryabTec Académie s'engage à faciliter l'accessibilité de ses formations aux personnes en situation de handicap. Contactez-nous pour étudier ensemble les adaptations nécessaires à votre situation.
Modalités et délais d'accès à la formation
Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation, sous réserve de places disponibles.
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