DevOps, DataOps et MLOps pour les applications d'IA

Le développement logiciel moderne exige plus que la simple écriture de code ; il nécessite une intégration transparente du développement, de la gestion des données et des opérations d'apprentissage automatique. Ce cours offre une voie claire à quiconque cherche à combler le fossé entre la construction d'un modèle et son exécution dans un environnement de production. Vous acquerrez une compréhension complète de la manière de gérer le cycle de vie complet d'une application d'IA, de l'ingestion initiale des données à la surveillance continue des modèles. En vous concentrant sur les flux de travail automatisés et la programmation assistée par IA, vous apprendrez à construire des systèmes évolutifs, fiables et efficaces. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de DevOps, DataOps et MLOps - Appliquer des techniques de programmation en binôme assistée par IA pour rationaliser les cycles de développement - Construire des pipelines de données automatisés pour un entraînement de modèle cohérent - Configurer l'intégration et la livraison continues (CI/CD) pour l'apprentissage automatique - S'exercer à servir des modèles via des frameworks web et des API - Mettre en œuvre une observabilité de base pour surveiller les performances des modèles en production Le cours commence par la terminologie essentielle et la philosophie fondamentale de l'excellence opérationnelle, puis passe à l'application pratique de ces flux de travail. Vous lirez des explications détaillées et étudierez des exemples de code qui démontrent comment connecter ces différentes disciplines. Ce cours est conçu pour les data scientists, les analystes et les ingénieurs logiciels débutants qui souhaitent comprendre le côté opérationnel de l'IA. Aucune expérience préalable avec DevOps ou l'infrastructure cloud n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à maîtriser les flux de travail opérationnels qui alimentent l'IA moderne.