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Intégrer, mettre à l'échelle et surveiller les microservices ML

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Intégrer, mettre à l'échelle et surveiller les microservices ML

ansrsource instructors

Instructeur : ansrsource instructors

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse
  • Catégorie : Intégrations AI
  • Catégorie : Ingénierie de la fiabilité des sites
  • Catégorie : Analyse des performances
  • Catégorie : Microservices
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Gestion des performances des applications
  • Catégorie : Contrôle continu

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Workflows d'IA

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Du gradient à la production : MLOps & Model Serving"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a un module dans ce cours

« Intégrer, faire évoluer et surveiller les microservices d’apprentissage automatique » est une formation pratique destinée aux apprenants qui souhaitent développer des services d’apprentissage automatique fiables et évolutifs. Vous découvrirez comment les modèles d’apprentissage automatique s’intègrent dans les architectures modernes de microservices, et apprendrez à définir des limites de service claires, à intégrer efficacement les services de prédiction et à choisir des modèles de communication qui améliorent la résilience. La formation vous guide également à travers les workflows asynchrones et les stratégies de mise à l’échelle utilisées dans les systèmes de production réels. Enfin, vous développerez des compétences pratiques en dépannage en interprétant les journaux, les métriques et les traces distribuées afin de diagnostiquer les problèmes de performances. Grâce à des démonstrations, des activités de coaching réflexif et un projet d’analyse réaliste, vous acquerrez le jugement technique et l’intuition pratique nécessaires pour exploiter des microservices d’apprentissage automatique en toute confiance.

Inclus

7 vidéos3 lectures5 devoirs

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Instructeur

ansrsource instructors
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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.