MLOps et LLMOps Complet
Bienvenue à MLOps et LLMOps Complet, un cours complet de 14 semaines conçu pour les ingénieurs MLOps, DevOps, de plateforme et ML qui souhaitent maîtriser les systèmes d'apprentissage automatique de niveau production.
🎯 Aperçu du cours
Ce cours couvre le cycle de vie complet du déploiement et de l'exploitation des systèmes d'apprentissage automatique à grande échelle, des pratiques MLOps traditionnelles aux techniques LLMOps de pointe.
Ce que vous apprendrez
| Partie | Domaine d'intérêt | Modules |
|---|---|---|
| Partie 1 | Fondations MLOps | Modules 1-9 |
| Partie 2 | Spécialisation LLMOps | Modules 10-14 |
📚 Modules du cours
Partie 1 : MLOps (Modules 1-9)
- Introduction au MLOps - Fondamentaux, niveaux de maturité, et cycle de vie ML
- Contrôle de version pour ML - Git, DVC, et stratégies de versionnage de modèles
- Suivi des expériences - MLflow, Weights & Biases, et gestion des expériences
- Pipelines de données - ETL, magasins de caractéristiques, et qualité des données
- Infrastructure de formation - Gestion des GPU, formation distribuée, plateformes infonuagiques
- Mise en service des modèles - APIs REST, cadres de mise en service, containerisation
- Kubernetes pour ML - Bases de K8s, Kubeflow, mise à l'échelle des charges de travail ML
- CI/CD pour ML - Automatisation, tests, formation continue
- Surveillance et observabilité - Surveillance des performances, détection de dérive, alertes
Partie 2 : LLMOps (Modules 10-14)
- Fondamentaux de LLMOps - Ce qui rend LLMOps différent
- Déploiement de LLM - Mise en service à grande échelle, optimisation de l'inférence
- Évaluation de LLM - Tests automatisés, évaluation humaine, sécurité
- Gestion des prompts - Versionnage, tests A/B, optimisation
- LLMOps d'entreprise - Sécurité, conformité, construction de plateformes
🛠️ Technologies couvertes
📋 Prérequis
Avant de commencer ce cours, vous devriez avoir :
- Maîtrise de Python - À l'aise avec la programmation Python
- Fondamentaux ML - Compréhension des concepts d'apprentissage automatique
- Expérience Linux/CLI - Familiarité avec les outils en ligne de commande
- Connaissances de base en DevOps - Compréhension des concepts CI/CD
- Expérience infonuagique - Exposition à au moins un fournisseur infonuagique (AWS, GCP, Azure)
🎓 Structure du cours
Chaque module comprend :
- 📖 Chapitres complets avec des explications détaillées
- 💻 Exemples de code et modèles d'infrastructure
- 🔧 Exercices pratiques avec des scénarios réels
- 📝 30 questions de quiz pour tester votre compréhension
📊 Évaluation
| Évaluation | Questions | Poids |
|---|---|---|
| Quiz des modules (14) | 30 chacun | 70% |
| Examen final | 50 | 30% |
| Total | 470 | 100% |
🚀 Commencer
Prêt à commencer votre parcours MLOps ?
- Commencez par Module 1 : Introduction au MLOps
- Complétez chaque chapitre dans l'ordre
- Passez le quiz du module avant de continuer
- Utilisez le Glossaire pour référence terminologique
- Explorez Ressources pour un apprentissage supplémentaire
💡 Conseils pour réussir
Stratégie d'étude
- Pratiquez en mode pratique - Ne vous contentez pas de lire, implémentez
- Construisez des projets - Appliquez les concepts à des scénarios réels
- Révisez régulièrement - Revisitez les modules précédents
- Rejoignez la communauté - Discutez avec vos pairs
Code du cours
MLOPS-401 | Hiver 2025 | 14 Semaines
Construisons des systèmes ML de niveau production ! 🚀