Outils MLOps
Concepts MLOps
Folkert Stijnman
ML Engineer
Outils MLOps
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https://www.datacamp.com/blog/infographic-data-and-machine-learning-tools-landscape
Magasin de fonctionnalités
Les deux sont open source
Feast
: autogéré
Hopsworks
: partie intégrante d'une plateforme plus vaste
Suivi des expériences
MLFlow et ClearML
: outils complets pour le cycle de vie du machine learning
Weights and Biases
: suivi et visualisation des expériences
Conteneurisation
Docker
: conteneurisation d'applications
Kubernetes
: exécution d'applications conteneurisées
Fournisseurs de services cloud
: fournissent des services similaires à Kubernetes
Pipeline CI/CD
Jenkins
: outil open source d'intégration continue
GitLab
: partage de code et contrôle de version via des référentiels
Contrôle
Fiddler
: surveillance des modèles de machine learning
Great Expectations
: surveillance des données
Plateformes MLOps
Outils pour le cycle de vie complet du machine learning
AWS Sagemaker
Azure Machine Learning
Plateforme Google Cloud AI
Passons à la pratique !
Concepts MLOps
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