Différentes phases en MLOps

Concepts d’MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Cycle de vie MLOps

Pourquoi le cycle de vie du machine learning ?

• Structure le processus de ML
• Définit les rôles clés à chaque étape
• Trousse d'optimisation

Phase de conception

 

• Contexte du problème
• Valeur ajoutée
• Exigences d'affaires
• Indicateurs clés
• Traitement des données

Phase de développement

 

• Développer le modèle de machine learning
• Expérimenter avec les données, algorithmes et hyperparamètres
• Modèle prêt pour le déploiement

Phase de déploiement

 

• Intégrer le modèle de machine learning à l'entreprise
• Déployer le modèle en production
• Suivre la performance

Cycle de vie MLOps

Passons à la pratique !

Concepts d’MLOps