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Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.
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Don't let this gap widen
Sans une gestion rigoureuse des expérimentations et du suivi des modèles ML, les data scientists gaspillent 40 % de leur temps à recréer des environnements et résultats disparus.
Cela représente un coût direct de 75 000 € par an pour une équipe de 5 ingénieurs, avec des retards cumulés de 3 mois sur les déploiements.
65 % des incidents en production proviennent d’un manque de traçabilité, entraînant des pertes financières de plusieurs millions et des risques réputationnels critiques pour l’entreprise.
Chaque trimestre sans maîtrise expose votre carrière à l’obsolescence face à des concurrents agiles.
The Maîtriser MLflow : Gestion des Expérimentations et Suivi des Modèles Machine Learning training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.
The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.
To ensure the quality of the Maîtriser MLflow : Gestion des Expérimentations et Suivi des Modèles Machine Learning training, Learni provides the following teaching resources:
For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.
The assessment of skills acquired during the Maîtriser MLflow : Gestion des Expérimentations et Suivi des Modèles Machine Learning training is carried out through:
Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Présentation du cycle de vie d’un projet Machine Learning et des enjeux du MLOps. Introduction aux concepts d’expérimentation, de traçabilité et de reproductibilité. Présentation des alternatives. Installation de MLflow en local : architecture, choix du backend, configuration initiale. Premiers pas avec l’interface utilisateur et la ligne de commande.
Découverte du module MLflow Tracking. Instrumentation du code pour enregistrer hyperparamètres, métriques et artefacts. Structuration des expériences et des runs. Visualisation, filtrage et comparaison des résultats dans l’UI. Prise en main des APIs Python pour automatiser l’enregistrement. Bonnes pratiques d’organisation des expérimentations.
Initiation au packaging de modèles avec MLflow Projects : structuration de projet, fichiers de configuration, exécution locale ou à distance. Gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow Models : enregistrement, versioning, gestion des signatures, formats de support (Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch…). Déploiement rapide via MLflow Serve et intégration aux clouds et outils (Azure ML, Sagemaker, Docker…). Automatisation de flux MLOps et retours d’expérience.
Target audience
Data scientists, ingénieurs Machine Learning, chefs de projet IA souhaitant optimiser la gestion et la traçabilité de leurs expériences ML
Prerequisites
Connaissances de base en Python et Machine Learning
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