Différentes phases des MLOps

Concepts MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Cycle de vie MLOps

Pourquoi le cycle de vie du machine learning ?

• Structure le processus de machine learning
• Définit les acteurs clés à chaque étape
• Boîte à outils pour l'optimisation

Phase de conception

 

• Contexte du problème
• Valeur ajoutée
• Exigences commerciales
• Indicateurs clés
• Traitement des données

Phase de développement

 

• Développer un modèle de machine learning
• Expérimenter avec les données, les algorithmes et les hyperparamètres
• Modèle prêt à être déployé

Phase de déploiement

 

• Intégrer le modèle de machine learning dans l'entreprise
• Déploiement du modèle en production
• Surveillance des performances

Cycle de vie MLOps

Passons à la pratique !

Concepts MLOps