Linux pour l'IA : de novice à ninja
Ne perdez plus de temps avec des environnements Linux mal configurés. Maîtrisez Linux pour développer, déployer et maintenir vos solutions d'intelligence artificielle avec confiance et efficacité.
Pourquoi cette formation est-elle cruciale ?
Linux est omniprésent dans l'écosystème de l'intelligence artificielle, des environnements de développement aux serveurs de production en passant par les clusters de calcul GPU. Avec cette formation vous réduirez de 80% le temps de configuration de vos environnements, éviterez les erreurs coûteuses de déploiement et gagnerez en autonomie et productivité dès le premier jour.
La formation qui vous rend AUTONOME sur Linux
Que vous soyez scientifique des données, développeur ou que vous souhaitiez tout simplement vous perfectionner sur Linux, cette formation vous permettra d'acquérir l'autonomie et la confiance nécessaires pour travailler efficacement dans les environnements Linux dédiés à l'intelligence artificielle. Vous apprendrez à configurer, optimiser et maintenir vos environnements de développement et de production.
Une approche pratique et orientée IA qui couvre tous les aspects essentiels de Linux pour les professionnels.
- Maîtrise des commandes bash essentielles
- Gestion avancée des paquets et dépendances
- Configuration sécurisée des accès et permissions
- Diagnostic et résolution de problèmes
- Optimisation pour les charges de travail IA
- Configuration CUDA et environnements GPU
Notre approche combine théorie solide et pratique intensive. Chaque concept est immédiatement mis en application dans des scénarios réels d'utilisation, vous préparant ainsi à être opérationnel dès la fin de la formation.
Ateliers pratiques
Configuration d'un environnement de développement pour l'IA
Installation et configuration complète d'un stack Python/PyTorch/TensorFlow sur Linux.
Déploiement et monitoring d'un service ML
Mise en production de modèles d'IA, monitoring des performances et journalisation.
Configuration GPU et CUDA
Installation des drivers, configuration CUDA et optimisation pour l'entraînement de modèles.
Programme de formation
Introduction à Linux
Histoire, distributions, architecture système et concepts fondamentaux.
Commandes bash de base
Navigation, manipulation de fichiers, redirection, pipes et scripts essentiels.
Gestion des paquets
apt, rpm et gestion des dépendances pour l'IA.
Utilisateurs, Groupes et permissions
Gestion des accès, sudo, chmod, chown et sécurisation des environnements.
Introduction au dépannage
Diagnostic des problèmes, logs système et outils de troubleshooting.
Réseau
Configuration réseau, SSH, tunneling et accès aux ressources distantes.
Métriques
Monitoring des ressources, htop, nmon, nvidia-smi et outils de performance.
Journalisation
Systemd journal, logs applicatifs et centralisation des logs.
Services avec systemd
Création et gestion de services, déploiement d'APIs ML en production.
Environnements de développement
Environnements virtuels, Docker, Jupyter et IDEs pour l'IA.
CUDA
Installation drivers NVIDIA, configuration CUDA et optimisation GPU.