Outils MLOps

Concepts d’MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Outils MLOps

Panorama des outils MLOps

1 https://www.datacamp.com/blog/infographic-data-and-machine-learning-tools-landscape
Concepts d’MLOps

Magasin de caractéristiques

 

  • Deux projets libres
  • Feast : autogéré
  • Hopsworks : partie d'une plateforme plus large

Logos d'outils de magasin de caractéristiques

Concepts d’MLOps

Suivi des expériences

 

  • MLFlow et ClearML : outils pour tout le cycle de vie Machine Learning
  • Weights and Biases : suivi et visualisation d'expériences

Outils de suivi d'expériences

Concepts d’MLOps

Conteneurisation

  • Docker : conteneurisation d'applications
  • Kubernetes : exécuter des applications conteneurisées
  • Fournisseurs infonuagiques : offrent des services de type Kubernetes

Outils de conteneurisation

Concepts d’MLOps

Pipeline CI/CD

  • Jenkins : outil libre d'intégration continue
  • GitLab : partage de code et contrôle de versions via des dépôts

Jenkins et GitLab

Concepts d’MLOps

Surveillance

  • Fiddler : surveillance de modèles Machine Learning
  • Great Expectations : surveillance des données

Logos d'outils de surveillance

Concepts d’MLOps

Plateformes MLOps

Outils pour tout le cycle de vie Machine Learning

  • AWS Sagemaker
  • Azure Machine Learning
  • Google Cloud AI Platform

Outils de plateformes Machine Learning

Concepts d’MLOps

Passons à la pratique !

Concepts d’MLOps

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