Introduction
Les opérations de Machine Learning (MLOps) visent à effectuer une mise à l’échelle plus efficace et facile d’un projet expérimental ou de projet pilote vers une charge de travail de Machine Learning en production.
Pour effectuer l’apprentissage d’un modèle, vous souhaiterez expérimenter de nombreuses configurations différentes dans un environnement facile à utiliser. Par ailleurs, pour déployer un modèle en production, vous souhaitez une configuration prête à être mise à l’échelle et évolutive.
Comme le Machine Learning nécessite souvent un environnement d’expérimentation ou un environnement de développement et un environnement de production, vous souhaiterez utiliser la livraison continue pour automatiser le processus de déplacement d’un modèle du développement à la production.
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez apprendre :
- Comment configurer des environnements pour le développement et la production.
- Comment contrôler les déploiements avec des portes d’approbation.