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Programmes d'IA et d'ingénierie›🌲 AI Forest›Leçons›MLOps et Deployment - Du Notebook à la Production
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AI Forest • Avancé⏱️ 18 min de lecture

MLOps et Deployment - Du Notebook à la Production

Aperçu public de la leçon

Apprenez le cycle de vie MLOps complet : registres de modèles, CI/CD pour le ML, conteneurisation, infrastructure de serving, surveillance du drift et optimisation des coûts à grande échelle.

Programme
AI Forest
Niveau
Avancé
Temps de lecture
18 min de lecture

Objectifs d’apprentissage

À la fin de cette leçon, tu comprendras :

  • ✓Pourquoi les Notebooks ne sont pas de la Production
  • ✓Le Cycle de Vie MLOps
  • ✓Registres de Modèles
  • ✓CI/CD pour le Machine Learning
  • ✓Conteneurisation pour le ML

Plan de la leçon

  1. Pourquoi les Notebooks ne sont pas de la Production
  2. Le Cycle de Vie MLOps
  3. Registres de Modèles
  4. CI/CD pour le Machine Learning
  5. Conteneurisation pour le ML
  6. Infrastructure de Serving
  7. Surveillance du Drift des Modèles
  8. Feature Stores
  9. Inférence Batch vs Temps Réel
  10. 📚 Pour aller plus loin

Aperçu introductif

Un notebook Jupyter avec 94 % de précision n'est pas un produit. Dès que vous fermez le laptop, ce modèle ne sert plus personne. Le MLOps est la discipline qui comble le fossé entre l'expérimentation et la production - et c'est là que la plupart des équipes AI rencontrent le plus de difficultés.

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