Introduction :
L’apprentissage automatique (machine learning) a révolutionné de nombreux secteurs en permettant aux entreprises d’extraire des informations précieuses à partir des données. Cependant, le déploiement et la maintenance de modèles d’apprentissage automatique à grande échelle peuvent s’avérer complexes et nécessitent une approche rigoureuse. C’est là que le ML Ops entre en jeu. Dans ce guide de formation, nous explorerons les concepts clés du ML Ops et les meilleures pratiques pour mettre en place un processus de déploiement fluide et efficace, en maximisant la valeur commerciale de vos modèles ML.
Section 1 : Introduction au ML Ops 1.1 Qu’est-ce que le ML Ops ? 1.2 Objectifs et avantages du ML Ops 1.3 Différences entre le développement traditionnel et le développement en ML Ops
Section 2 : Cycle de vie du ML Ops 2.1 Collecte et préparation des données 2.2 Formation et évaluation des modèles 2.3 Déploiement des modèles 2.4 Surveillance et maintenance des modèles déployés
Section 3 : Meilleures pratiques en ML Ops 3.1 Gestion des versions des modèles 3.2 Automatisation du pipeline de déploiement 3.3 Infrastructure et environnement de production 3.4 Surveillance des performances et détection des anomalies 3.5 Sécurité et confidentialité des données
Section 4 : Outils et technologies pour le ML Ops 4.1 Outils de gestion de versions (ex : Git) 4.2 Conteneurisation avec Docker 4.3 Orchestration des conteneurs avec Kubernetes 4.4 Outils de suivi et de surveillance des performances 4.5 Plateformes de gestion du cycle de vie des modèles
Section 5 : Étude de cas : Mise en pratique du ML Ops 5.1 Architecture du système ML Ops 5.2 Déploiement d’un modèle en production 5.3 Surveillance et amélioration continue 5.4 Rétroaction et boucle d’apprentissage
Conclusion :
Le ML Ops est devenu un élément essentiel pour les entreprises qui souhaitent déployer et maintenir des modèles d’apprentissage automatique de manière efficace et évolutive. Ce guide de formation a présenté les principes fondamentaux du ML Ops ainsi que les meilleures pratiques et les outils clés pour mettre en œuvre ce processus. En adoptant une approche structurée du ML Ops, vous pouvez optimiser vos workflows de développement et de déploiement de modèles ML, réduire les erreurs et les temps d’arrêt, et maximiser la valeur commerciale de vos projets d’apprentissage automatique.
