MLOps : Déploiement et surveillance des modèles de bout en bout

De nombreux cours de science des données s'arrêtent après l'entraînement du modèle, mais le véritable défi est de déployer et de maintenir ce modèle dans un environnement réel. Les opérations de Machine Learning (MLOps) fournissent la structure nécessaire pour gérer la complexité des systèmes ML de production. Ce cours pratique, basé sur du texte, vous guide à travers le cycle de vie complet d'un service ML de production. Vous apprendrez des concepts fondamentaux tels que la conteneurisation et l'automatisation des pipelines, et appliquerez des outils standard de l'industrie pour le versionnement des modèles, le suivi des expériences et la surveillance continue, vous permettant de construire des solutions d'IA fiables et évolutives. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les composants clés du cycle de vie MLOps, de l'ingestion des données au réentraînement automatisé. * Configurer des environnements conteneurisés à l'aide de Docker pour un déploiement de modèle cohérent et reproductible via des services API. * Appliquer des techniques de contrôle de version (DVC, MLflow) pour suivre efficacement les modèles, les données et les expériences. * Automatiser les flux de travail d'entraînement et de déploiement de modèles en utilisant les principes CI/CD et des outils d'orchestration de pipelines comme Airflow. * Mettre en œuvre des stratégies de surveillance continue pour détecter la dérive des performances, les problèmes de qualité des données et déclencher des alertes. * S'entraîner à concevoir une boucle de réentraînement résiliente pour garantir que le modèle déployé maintient sa précision au fil du temps. Le cours commence par la terminologie essentielle de MLOps et l'architecture du système, puis progresse à travers les étapes de mise en œuvre pratique pour construire et déployer un service complet de bout en bout. Nous couvrons la configuration de l'infrastructure, la gestion des dépendances et l'établissement de boucles de rétroaction continues. Ce cours est conçu pour les scientifiques des données, les futurs ingénieurs ML et les développeurs qui ont des connaissances de base en Python et souhaitent apprendre à opérationnaliser les modèles de machine learning. Aucune expérience préalable avec les outils MLOps ou le déploiement en production n'est requise. Commencez votre voyage pour devenir un ingénieur Machine Learning compétent dès aujourd'hui.