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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement et les principaux cas d’usage de Milvus

Savoir installer, configurer et déployer une instance Milvus sur différents environnements

Maîtriser les concepts de collections, partitions et index vectoriels

Importer, gérer et requêter efficacement des données vectorielles

Intégrer Milvus avec des outils d’IA et frameworks Python (Faiss, Transformers, etc.)

Mettre en place une recherche de similarité rapide et scalable

Garantir sécurité et bonne gestion opérationnelle des clusters Milvus

Programme

Jour 1Découvrir Milvus, architecture et concepts fondamentaux

Panorama des moteurs de recherche vectorielle et positionnement de Milvus dans l’écosystème de la Data Science. Présentation des concepts : vecteurs, embeddings, cas d’usage (recherche de similarité, classification, recommandation, etc.). Architecture Milvus : overview, composants principaux (Server, Storage, Query Node, etc.), principes de conception. Premiers pas : installation locale (docker, source), prise en main du tableau de bord Milvus.

Jour 2Manipuler des données vectorielles et configurer les index

Création et gestion de collections (schéma, partitions). Génération et ingestion de vecteurs issus de modèles de NLP ou d’image (exemple : embeddings sentence-transformers, OpenAI, etc.). Création et paramétrage d’index : IVF, HNSW, FLAT. Optimisation des insertions et gestion des performances. Réaliser des requêtes de similarité avec index vectoriels. Paramétrer la scalabilité et la tolérance aux pannes (sharding, réplication).

Jour 3Intégration avancée : IA, sécurité, bonnes pratiques et déploiement en production

Interopérabilité avec Python, Faiss et les principaux frameworks d’IA. Construction d’applications de recherche sémantique (exemple : moteur de recherche de documents, d’images ou de vidéo). Sécurité, sauvegarde, monitoring du cluster. Déploiement sur cloud (Kubernetes, AWS, GCP). Bonnes pratiques pour la gestion opérationnelle, les sauvegardes et la montée en charge. Atelier projet : mise en place d’un prototype de moteur de recherche vectorielle avec Milvus et Python.

Méthode d'évaluation

Étude de cas et exercices pratiques à chaque fin de journée
Réalisation d'un mini-projet individuel ou en petits groupes
QCM récapitulatif de la formation

Méthode d'apprentissage

Alternance de cours théoriques et ateliers pratiques
Études de cas métiers et exercices guidés sur données réelles
Support de cours numérique détaillé

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