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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture et les composants principaux d’Amazon SageMaker

Savoir créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning sur SageMaker

Mettre en place des pipelines ML automatisés et réplicables (MLOps)

Sécuriser, monitorer et optimiser les modèles en production via SageMaker

Gérer les coûts, les permissions et automatiser via le SDK Python et AWS CLI

Programme

Jour 1Introduction à Amazon SageMaker et Design d’Environnements de ML

Présentation d’AWS et de la suite SageMaker, notions fondamentales de l’IA sur AWS, création d’instances de notebooks, gestion des environnements, rôle IAM et sécurité, premières explorations de jeux de données sur SageMaker. Exercices pratiques : découverte de l’interface, imports de données et manipulation via SageMaker Studio.

Jour 2Entraînement, Déploiement et Gestion des Modèles sur SageMaker

Flux complet ML : préparation de jeux de données, choix des algorithmes natifs et customs, entraînement distribué, hyperparameter tuning, création et déploiement de endpoints. Intégration Pipeline pour le versioning et la répétabilité. Mises en pratique : entraînement sur cas réels (tableaux, images ou textes), monitoring des jobs, gestion des erreurs.

Jour 3Automatisation, Monitoring, Optimisation et MLOps avec SageMaker

Industrialisation des workflows : pipelines automatisés, CI/CD avec SageMaker Pipeline, sécurisation des flux de données, surveillance de la dérive, endpoints ‘multi-models’, gestion des coûts, logs et métriques, intégration avec d’autres services AWS (S3, Lambda, CloudWatch). Atelier final : déploiement d’un modèle complet, monitoring des performances et automatisation de la maintenance.

Méthode d'évaluation

Étude de cas finale sur la mise en production d’un modèle ML avec monitoring
QCM quotidiens et validation des acquis pratiques via des exercices supervisés

Méthode d'apprentissage

Ateliers pratiques guidés
Mises en situation sur des jeux de données réels
Cours interactifs et démos techniques
Supports détaillés et scripts réutilisables

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Devenez Expert Amazon SageMaker : Déployer et Gérer des Modèles IA en Production

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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