Déploiement et évaluation automatisés du Machine Learning

La transition d'un modèle de machine learning d'un notebook local vers un environnement de production peut être un processus manuel fragile et sujet aux erreurs. Ce cours vous enseigne comment établir des pipelines automatisés qui évaluent, empaquètent et déploient vos modèles de manière sûre et cohérente. Vous passerez des transferts manuels de modèles à un flux de travail MLOps moderne. En lisant nos explications structurées et en analysant des exemples pratiques de configuration et de code, vous comprendrez comment configurer l'intégration continue, exécuter des tests d'évaluation automatisés et surveiller les performances du modèle en production. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les phases fondamentales du cycle de vie MLOps et les stratégies de déploiement de modèles. - Automatiser les tests et la validation des modèles pour garantir que les performances ne se dégradent pas avant la mise en production. - Configurer des pipelines CI/CD pour empaqueter et déployer des modèles automatiquement. - Appliquer la surveillance des modèles et des techniques d'observabilité de base pour détecter la dérive en production. - Implémenter le contrôle de version pour le code et les artefacts de modèle afin d'assurer la reproductibilité. Nous commençons par la terminologie de base et les concepts fondamentaux de déploiement avant de passer étape par étape par les tests automatisés, l'empaquetage et l'intégration de pipelines. Ce cours est conçu pour les data scientists débutants, les ingénieurs logiciels et les praticiens MLOps aspirants. Aucune expérience préalable en déploiement n'est requise. Commencez à construire des pipelines de déploiement robustes et automatisés dès aujourd'hui.