Fondations de l'MLOps : Gérer le cycle de vie du Machine Learning

Créer un modèle de machine learning n'est que la moitié de la bataille ; le véritable défi consiste à le déployer, à le faire passer à l'échelle et à le maintenir en production. L'MLOps comble ce fossé en appliquant les principes du DevOps aux flux de travail du machine learning. Ce cours textuel vous guide à travers l'ensemble du cycle de vie de l'MLOps, vous aidant à passer de l'écriture de code expérimental à la compréhension de pipelines de production robustes et automatisés. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie fondamentale de l'MLOps, le cycle de vie du machine learning et pourquoi le DevOps traditionnel ne suffit pas. - Explorer les pipelines d'ingénierie des données, le contrôle de version pour les données et les principes fondamentaux du registre de modèles. - Apprendre à automatiser le déploiement de modèles à l'aide de pipelines CI/CD et de concepts de conteneurisation. - Surveiller les modèles en production pour détecter la dérive des données (data drift), la dérive de concept (concept drift) et la dégradation des performances. - Découvrir les motifs modernes d'LLMOps, y compris l'intégration de bases de données vectorielles et la gestion de pipelines de prompts. - Appliquer les meilleures pratiques de gouvernance et de sécurité pour gérer les risques dans les systèmes automatisés. Vous commencerez par les concepts et la terminologie de base avant de progresser étape par étape à travers l'automatisation des pipelines, les stratégies de surveillance et les opérations modernes d'IA générative. Le contenu est présenté à travers des explications écrites claires et des présentations architecturales conceptuelles. Ce cours est conçu pour les aspirants ingénieurs ML, les data scientists et les professionnels de l'IT à la recherche d'une introduction claire et accessible aux débutants pour l'opérationnalisation du machine learning. Commencez votre lecture dès aujourd'hui pour maîtriser les principes essentiels des opérations modernes de machine learning.