MLOps Pratique : Créez et déployez des pipelines ML avec MLflow et DVC

La transition d'un modèle de machine learning d'un notebook local vers un environnement de production fiable est l'un des plus grands défis du développement de l'IA aujourd'hui. Ce cours comble le fossé entre la science des données et l'ingénierie logicielle en vous introduisant aux principes fondamentaux des opérations de Machine Learning (MLOps). Grâce à des explications structurées, écrites et à des exemples de code pratiques, vous apprendrez à construire des pipelines ML automatisés, reproductibles et surveillés. Vous passerez de la compréhension de la terminologie MLOps de base au versionnement des ensembles de données, au suivi des expériences de modèles et au déploiement d'API prêtes pour la production. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de MLOps, les étapes du cycle de vie et les principales différences entre DevOps et MLOps. - Suivre et enregistrer les expériences de machine learning à l'aide de MLflow pour assurer une reproductibilité complète. - Configurer le contrôle de version des données (DVC) pour gérer et versionner de grands ensembles de données dans votre flux de travail Git. - Construire et conteneuriser des microservices de machine learning à l'aide de FastAPI et Docker. - Appliquer les principes de base de l'intégration et du déploiement continus (CI/CD) et les outils AutoML low-code pour automatiser l'entraînement et l'évaluation des modèles. - Implémenter la surveillance des modèles et les pratiques de base d'observabilité pour détecter la dérive des données en production. Le cours commence par la terminologie essentielle et le cycle de vie MLOps avant de vous guider étape par étape à travers le versionnement des données, le suivi des expériences et le déploiement conteneurisé. Ce cours est conçu pour les débutants, les data scientists aspirants et les ingénieurs logiciels cherchant à entrer dans le domaine des MLOps, sans expérience préalable des opérations requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des pipelines de machine learning fiables et prêts pour la production.