Fondations du MLOps : Déploiement de modèles de Machine Learning en production

Le passage de modèles de Machine Learning d'un notebook local à un environnement de production fiable nécessite un ensemble solide de compétences opérationnelles. Ce cours textuel vous guide à travers les principes fondamentaux du MLOps, comblant le fossé entre la science des données et l'ingénierie logicielle. À la fin de ce cours, vous comprendrez comment automatiser, suivre, déployer et surveiller vos modèles à l'aide d'outils standards de l'industrie, garantissant ainsi que vos systèmes de Machine Learning sont évolutifs, reproductibles et sécurisés. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture centrale du MLOps et le cycle de vie des systèmes de Machine Learning de qualité production. - Suivre les expériences et gérer les registres de modèles de manière systématique avec MLflow. - Construire des API légères et robustes pour servir les modèles en utilisant FastAPI. - Conteneuriser les applications de Machine Learning avec Docker pour un déploiement cohérent à travers les environnements. - Orchestrer les flux de travail et automatiser les pipelines de données avec Prefect. - Configurer des tableaux de bord de surveillance et d'observabilité de base avec Grafana pour suivre les performances des modèles. - Déployer des modèles conteneurisés sur une infrastructure cloud en utilisant les services AWS. Le cours commence par la terminologie essentielle et les fondations structurelles avant de passer à des guides écrits étape par étape sur la conteneurisation, le développement d'API, l'orchestration et le déploiement cloud. Vous lirez des explications complètes, analyserez des fichiers de configuration prêts pour la production et effectuerez des exercices écrits pratiques conçus pour renforcer les concepts du monde réel. Ce cours est conçu pour les aspirants ingénieurs ML, les data scientists et les développeurs logiciels qui débutent en MLOps et souhaitent apprendre les pratiques de déploiement à partir de zéro. Aucune expérience préalable en DevOps n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les fondations des opérations de Machine Learning et donner vie à vos modèles.