Organisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h

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Formation MLflow - Automatisez tracking et déploiement ML

Réf. : EGV949
10 personnes max.
À partir de 5500 € HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
présentiel

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Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels
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Objectifs de la formation

  • Installer et configurer MLflow dans un environnement de production
  • Tracker expériences et métriques pour une reproductibilité optimale
  • Gérer le Model Registry pour versionner vos modèles ML
  • Déployer des modèles via MLflow Serving et intégrations cloud
  • Automatiser pipelines CI/CD avec MLflow Projects
  • Analyser performances via l'UI MLflow et APIs avancées
  • Appliquer bonnes pratiques pour scaler vos projets ML
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

  • Cartable, cahiers et fournitures essentielles
  • Distribué via nos associations partenaires
  • Inclus, sans surcoût pour vous

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans MLflow, 40% du temps des data scientists est perdu en tracking manuel, menant à des modèles non reproductibles et 25% d'erreurs en production.

  • Imaginez déployer un modèle qui dérive silencieusement, causant 15% de pertes revenus sur un churn model défaillant.

  • Des équipes gaspillent 200 heures/an sur versioning chaotique, retardant lancements de 2 mois.

  • Évitez ces pièges : reproductibilité faible multiplie coûts retravail par 3, audits internes échouent sans traçabilité, concurrents avec MLOps vous devancent de 30% en vitesse itération.

  • Investissez maintenant pour sécuriser ROI ML multiplié.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Installation MLflow : configuration outils et UI (Python, Docker)

Plongez dans l'installation rapide de MLflow, configurez serveurs tracking et UI intuitive, testez logging de premières expériences sur datasets réels comme Iris, créez votre premier run avec hyperparamètres, exportez artefacts via exercices pratiques, repartez avec un environnement prêt à scaler vos projets ML en un clin d'œil.

Module 2Tracking expériences MLflow : métriques, params, artefacts

Maîtrisez le logging automatique de métriques, paramètres et modèles, comparez runs via tableaux de bord interactifs, optimisez hyperparamètres sur cas concrets comme classification binaire, générez graphiques personnalisés, intégrez MLflow à Jupyter pour un workflow fluide, boostez votre productivité dès le premier exercice collaboratif.

Module 3Model Registry MLflow : versioning et staging modèles

Gérez cycles de vie des modèles dans le Registry, transitionnez de Staging à Production, annotez versions avec métadonnées riches, testez transitions automatisées sur projets réels, intégrez à Git pour traçabilité totale, produisez livrables prêts pour audit, transformez chaos en gouvernance ML professionnelle.

Module 4Déploiement MLflow : Serving, intégrations Kubernetes/AWS

Déployez modèles en API REST via MLflow Serving, scalez avec Docker et Kubernetes, monitorez drift et performances en live, intégrez à AWS SageMaker ou GCP AI Platform, simulez charges réelles en ateliers, générez endpoints production-ready, lancez vos services ML sans downtime frustrant.

Module 5Pipelines avancés MLflow : Projects, MLOps best practices

Automatisez pipelines end-to-end avec MLflow Projects, CI/CD via GitHub Actions, appliquez MLOps sur cas d'entreprise réels comme churn prediction, personnalisez plugins et callbacks, révisez projets en binôme, clôturez avec portfolio livrable, intégrez MLflow à votre stack quotidien pour des gains immédiats.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs quotidiens, projets pratiques évalués, certification finale QCM + cas réel.

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique sur cas concrets, 30% théorie appliquée, exercices en binôme.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation MLflow - Automatisez tracking et déploiement ML est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation MLflow - Automatisez tracking et déploiement ML, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation MLflow - Automatisez tracking et déploiement ML s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation MLflow - Automatisez tracking et déploiement ML ?+
Le tarif est de 5500 € HT par participant. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation MLflow - Automatisez tracking et déploiement ML ?+
La formation dure 5 journées, en présentiel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP (contrat de sécurisation professionnelle) pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise de Python, bases en scikit-learn ou TensorFlow, notions de Machine Learning.
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
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