AWS Certified AI Practitioner
Les fondamentaux du MLOps
Ce qu'est le MLOps et pourquoi les systèmes ML en ont besoin : transformer un modèle ponctuel en système de production répétable, surveillé et réentraînable, avec les pratiques d'expérimentation, d'automatisation, de surveillance et de réentraînement.
Intermédiaire 18 minutes 4 Objectifs d'apprentissage
- Définir le MLOps et expliquer pourquoi les systèmes ML exigent une discipline opérationnelle au-delà du logiciel classique
- Décrire les concepts clés du MLOps : expérimentation, processus répétables, systèmes qui passent à l'échelle et gestion de la dette technique
- Expliquer pourquoi la surveillance continue et le réentraînement sont au cœur du ML en production
- Distinguer le MLOps d'un simple déploiement manuel de modèle