Fondations MLOps avec MLflow et Hugging Face

Alors que l'apprentissage automatique passe de la recherche à la production, la capacité de suivre, de gérer et de déployer efficacement des modèles est désormais une compétence essentielle.Ce cours fournit un chemin clair pour les débutants afin de comprendre le côté opérationnel de l'apprentissage automatique en utilisant deux des outils les plus influents dans le domaine. Grâce à des leçons structurées basées sur du texte, vous apprendrez à maintenir la reproductibilité, à créer des versions de vos modèles et à collaborer efficacement en utilisant des modèles MLOps modernes. * Comprendre les principes de base des MLOps et l'importance du suivi des expériences * Configurer MLflow pour enregistrer les paramètres, les métriques et les artefacts pour des résultats reproductibles * Gérer le cycle de vie du modèle en utilisant un registre de modèle centralisé pour le contrôle de version * Explorez le Hugging Face Hub pour découvrir, utiliser et partager des modèles et des ensembles de données pré-entraînés * Appliquer les meilleures pratiques pour organiser des projets d'apprentissage automatique afin d'assurer l'évolutivité * Intégrer le suivi de modèle dans les flux de travail Python existants pour une meilleure observabilité Le cours commence par la terminologie essentielle et les concepts fondamentaux derrière les MLOps avant de passer à la mise en œuvre pratique du suivi et de la gestion du dépôt.Vous progresserez de la journalisation d'expérience de base au versionnage de modèle et aux interactions de dépôt grâce à des explications écrites détaillées et à des exemples de code. Ce cours est conçu pour les débutants en science des données et en apprentissage automatique qui souhaitent apprendre le côté opérationnel du domaine; aucune expérience préalable avec les outils MLOps n'est requise. Commencez dès aujourd’hui à créer un flux de travail d’apprentissage automatique plus professionnel et reproductible.