Fondamentaux MLOps : Déploiement et mise à l'échelle des pipelines de Machine Learning

Déplacer un modèle de machine learning d'un notebook local vers un environnement de production fiable est l'un des plus grands défis de l'ingénierie logicielle moderne. Ce cours vous enseigne comment combler le fossé entre l'expérimentation en science des données et l'ingénierie opérationnelle robuste. Grâce à des explications écrites claires, étape par étape, et à des exercices de configuration pratiques, vous développerez les compétences nécessaires pour construire, déployer et maintenir des pipelines de machine learning évolutifs. Vous passerez de l'écriture de scripts d'entraînement isolés à la conception de systèmes résilients qui testent, déploient et surveillent automatiquement les modèles dans des environnements réels. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les différences fondamentales entre le DevOps traditionnel et le cycle de vie MLOps. - Conteneuriser les applications de machine learning à l'aide de Docker pour un déploiement d'environnement cohérent. - Configurer des pipelines CI/CD automatisés pour valider et déployer les mises à jour de modèles de manière transparente. - Surveiller les modèles de production pour la dégradation des performances, la dérive des données et la santé du système. - Orchestrer des charges de travail ML évolutives à l'aide de Kubernetes et de l'infrastructure cloud. - Appliquer les concepts LLMOps modernes pour gérer et opérationnaliser les flux de travail de grands modèles de langage. Le programme vous guide systématiquement depuis le packaging du modèle local jusqu'à l'orchestration à l'échelle du cloud. Vous étudierez des configurations pratiques, analyserez des modèles de déploiement et écrirez des scripts d'automatisation pour garantir la fiabilité dans le monde réel. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs ML, les scientifiques des données et les développeurs de logiciels qui débutent dans les flux de travail opérationnels. Aucune expérience préalable en DevOps n'est requise, car nous commençons par la terminologie fondamentale et les concepts de base avant de passer aux architectures de déploiement. Commencez dès aujourd'hui à construire des pipelines de machine learning fiables et automatisés.