Présentation

Imaginez que vous avez entraîné un modèle. L’étape suivante consiste à opérationnaliser le modèle et à s’assurer que les personnes qui ont besoin des prédictions peuvent les consommer.

Les opérations Machine Learning ou MLOps vous aident à mettre à l’échelle votre modèle à partir d’une preuve de concept ou d’un projet pilote en 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 Machine Learning robustes et reproductibles.

Vous découvrirez une architecture MLOps classique et ce que vous devez prendre en compte pour apporter un modèle en production.

Objectifs d’apprentissage

Dans ce module, vous allez découvrir les points suivants :

• Explorez une architecture MLOps.
• Conception pour la surveillance.
• Conception pour le réentraînement.