Introduction
Imaginez que vous avez entraîné un modèle. L’étape suivante consiste à opérationnaliser le modèle et à vous assurer que quiconque a besoin des prédictions peut les utiliser.
Les opérations Machine Learning, ou MLOps, vous aident à mettre à l’échelle votre modèle d’une preuve de concept ou d’un projet pilote à la production. Un modèle en production est prêt pour un déploiement à grande échelle et est réentraîné et redéployé si nécessaire.
L’implémentation de MLOps vous aide à rendre vos charges de travail de Machine Learning robustes et reproductibles.
Vous découvrirez une architecture MLOps classique et ce que vous devez prendre en compte pour mettre un modèle en production.
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez :
- Explorez une architecture MLOps.
- Conception pour la surveillance.
- Conception pour le réentraînement.