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Maîtriser le Déploiement de Modèles Machine Learning avec Kubeflow : de l’installation à la gestion avancée des workflows

Réf. : NZG589
8 personnes max.
À partir de 3300 € HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
3 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Comprendre l’architecture et les composants clés de Kubeflow
  • Installer et configurer Kubeflow sur un cluster Kubernetes (local ou cloud)
  • Développer, entraîner et déployer des modèles Machine Learning avec Kubeflow Pipelines
  • Gérer le cycle de vie complet des modèles IA à grande échelle
  • Automatiser, monitorer et versionner les workflows ML
  • Intégrer la gestion des données et des métriques de performances
  • Assurer la gouvernance, la sécurité et la scalabilité des déploiements 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 maîtrise du déploiement de modèles Machine Learning avec Kubeflow, vos workflows restent manuels et instables, multipliant les échecs en production.

  • Les entreprises perdent en moyenne 200 000 € par an en downtimes et erreurs de scaling, tandis que 70 % des modèles ML ne survivent pas à la mise en prod sans pipelines automatisés.

  • Cela érode la compétitivité de votre organisation, expose à des pertes de parts de marché et freine votre ascension professionnelle face à des équipes agiles.

  • Chaque mois sans expertise Kubeflow représente des semaines de retard critiques sur des projets à forts enjeux.

Célian Lebacle
Célian Lebacle

Formateur Learni · Expert Web & Mobile

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

Programme de la formation

Module 1Introduction à Kubeflow & Installation

Présentation de Kubeflow, ses cas d’utilisation et ses composants majeurs (Pipelines, Katib, KFServing, etc.). Analyse de l’architecture et des liens avec Kubernetes. Préparation d’un cluster Kubernetes (local avec Kind/Minikube ou Cloud GKE/EKS/AKS). Installation étape par étape de Kubeflow, configuration de base, premiers tests d’accès à l’interface. Découverte des concepts de workspace, namespace et gestion des accès.

Module 2Créer et Déployer des Workflows Machine Learning avec Kubeflow Pipelines

Introduction aux pipelines ML : structure, composants, templates et opérateurs. Développement pratique d’un pipeline étape par étape (préparation des données, entraînement, validation, déploiement). Utilisation de Katib pour l’autoML et l’optimisation d’hyperparamètres. Déploiement continu d’un modèle via KFServing, surveillance et mises à jour. Bonnes pratiques pour la création de pipelines reproductibles et collaboratifs.

Module 3Gestion avancée, monitoring et sécurisation sous Kubeflow

Gestion de la version et du cycle de vie des modèles ML. Mise en place du monitoring des performances avec les outils natifs (Tensorboards, logs, Prometheus, etc). Sécurisation des workflows, gestion des secrets, authentification/autorisation. Optimisation de la scalabilité (autoscaling, gestion des ressources). Troubleshooting courant. Exemples de gouvernance et retours d’expérience industriels. Conseils pour la maintenance et l’évolution d’un environnement Kubeflow professionnel.

Méthode d'évaluation

  • Travaux pratiques encadrés à chaque module
  • QCM de validation des connaissances à la fin de chaque journée
  • Étude de cas finale : conception, déploiement et monitoring d’un workflow ML complet sous Kubeflow

Méthode d'apprentissage

  • Alternance de cours interactifs, démonstrations réelles et ateliers pratiques approfondis
  • Accès à un cluster Kubeflow dédié pendant la durée de la formation
  • Supports de cours numériques détaillés
  • Ressources complémentaires et templates de pipelines ML fournis

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser le Déploiement de Modèles Machine Learning avec Kubeflow : de l’installation à la gestion avancée des workflows 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 Maîtriser le Déploiement de Modèles Machine Learning avec Kubeflow : de l’installation à la gestion avancée des workflows, 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 Maîtriser le Déploiement de Modèles Machine Learning avec Kubeflow : de l’installation à la gestion avancée des workflows 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, Pôle emploi et FNE-Formation. 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 Maîtriser le Déploiement de Modèles Machine Learning avec Kubeflow : de l’installation à la gestion avancée des workflows ?+
Le tarif individuel est de 3300 € HT. Le forfait groupe / intra-entreprise est indiqué sur la fiche. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Maîtriser le Déploiement de Modèles Machine Learning avec Kubeflow : de l’installation à la gestion avancée des workflows ?+
La formation dure 3 journées, en distanciel.
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 et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Avoir des bases en Machine Learning, connaissance de Kubernetes et Docker recommandée
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.
Présentiel & distanciel

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