FORMATION IA
Google Vertex AI pour les équipes ML
Construisez, déployez et surveillez des modèles ML en production sur Google Vertex AI.
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Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Cette formation de niveau praticien guide les ingénieurs ML axés sur GCP à travers la plateforme Vertex AI dans son intégralité : environnements Workbench, Model Garden, Pipelines (basés sur Kubeflow), Feature Store et patterns de déploiement de modèles incluant le serving en ligne et par lots. Les participants travaillent sur des labs pratiques couvrant des scénarios réels de cycle de vie des modèles, du suivi des expérimentations à la surveillance du drift en production. La formation compare également Vertex AI aux alternatives open source telles que MLflow, Airflow ou les stacks Kubernetes autogérées. Elle combine des sessions animées par un instructeur avec des environnements sandbox GCP et des notebooks de lab préconfigurés.
À l'issue, vous saurez
- Configurer et lancer un environnement Vertex AI Workbench avec suivi des expériences intégré dans un workflow d'entraînement
- Construire et exécuter un pipeline ML multi-étapes avec Vertex AI Pipelines et composants Kubeflow
- Enregistrer, versionner et déployer un modèle sur un endpoint Vertex AI en ligne avec autoscaling et traffic splitting
- Mettre en place Vertex AI Model Monitoring pour détecter le skew de features et le drift de prédictions en production
- Évaluer les compromis entre les services gérés Vertex AI et les outils MLOps open-source pour un contexte d'équipe donné
Sujets abordés
- Vertex AI Workbench : notebooks gérés et suivi des expériences
- Model Garden : modèles fondamentaux, fine-tuning et déploiement
- Vertex AI Pipelines : construction et orchestration de pipelines ML basés sur Kubeflow
- Feature Store : création, partage et servage de features à l'échelle
- Endpoints de prédiction en ligne et batch : patterns de déploiement et autoscaling
- Suivi des modèles : détection de drift, détection de skew et alerting
- Vertex AI vs stacks open-source : MLflow, Airflow, Kubernetes autogéré
- Optimisation des coûts et gestion des ressources sur GCP
Modalité
Généralement dispensée sur 2 à 3 jours consécutifs, soit sur site, soit via des sessions dirigées par un instructeur en ligne utilisant Google Meet ou Zoom. Chaque participant a besoin d'un projet GCP avec facturation activée (ou d'un compte sandbox fourni par le formateur). Les labs représentent environ 60 % du temps total ; les cours magistraux et discussions constituent les 40 % restants. Des matériels de pré-lecture couvrant les fondamentaux GCP sont distribués une semaine à l'avance. Un repository Git partagé contenant des notebooks de démarrage est fourni le premier jour.
Ce qui fait que ça marche
- Apporter un cas d'usage ou un dataset réel interne à la formation pour que les exercices de lab correspondent directement au travail des participants
- Désigner un champion GCP au sein de l'équipe qui maintient les environnements sandbox et propage les meilleures pratiques après la formation
- Convenir d'un template de pipeline et d'une convention de nommage Feature Store à l'échelle de l'équipe avant de passer au-delà du premier projet Vertex AI
- Planifier une session de suivi 4 à 6 semaines après la formation pour résoudre les blocages rencontrés dans les déploiements réels
Erreurs fréquentes
- Traiter Vertex AI Pipelines comme un remplacement direct des DAGs Airflow existants sans repenser la granularité des tâches et le passage des artefacts
- Ignorer IAM et VPC Service Controls jusqu'à tard dans le projet, causant des déploiements bloqués dans les environnements soucieux de sécurité
- S'appuyer trop sur les endpoints AutoML pour tous les cas d'usage sans comprendre les limitations de latence, coût et personnalisation
- Sauter la mise en place du suivi des modèles post-déploiement, laissant le drift en production non détecté jusqu'à ce que la qualité du modèle se dégrade notablement
Quand NE PAS suivre cette formation
Les équipes qui ne se sont pas encore engagées envers GCP comme fournisseur cloud primaire, investir dans une expertise approfondie en Vertex AI avant que la stratégie cloud soit arrêtée crée un risque de rework si l'organisation migre ultérieurement vers AWS SageMaker ou Azure ML.
Fournisseurs à considérer
- Google Cloud Skills Boost (official)cloudskillsboost.google/paths/17 →
- DataScientestdatascientest.com →
- Coursera, Google Cloud Professional ML Engineerwww.coursera.org/professional-certificates/preparing-for-google-cloud-machine-learning-engineer-professional-certificate →
- Turing Collegewww.turingcollege.com →
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Prédicteur de dégradation des performances APIAnticipez les problèmes de latence et de débit des API avant qu'ils n'affectent vos utilisateurs.
- Moteur de Prédiction pour l'AutoscalingAnticipez la charge infrastructure pour réduire les coûts cloud et prévenir les pannes de capacité.
- Planification de capacité infrastructure pilotée par MLAnticipez les tendances d'utilisation des ressources et automatisez le dimensionnement pour réduire les coûts d'infrastructure.
- Plateforme de simulation par jumeau numériqueRépliquer des actifs physiques en logiciel pour simuler, prédire et optimiser les opérations avant tout changement.
- Surveillance d'infrastructure et remédiation par AIOpsCorrélation automatique des alertes, prédiction des incidents et remédiation autonome pour les équipes IT.
- Détection d'anomalies dans les logs par deep learningDétectez automatiquement les anomalies d'infrastructure et d'application dans les logs avant qu'elles ne causent des incidents.
Autres formations à ce niveau
Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.