Intelligence Artificielle
Qu'est-ce que MLOps
Pratiques DevOps pour l'apprentissage automatique
MLOps (Machine Learning Operations) — un ensemble de pratiques combinant le développement de modèles ML (ML) et le déploiement opérationnel (Ops) pour automatiser et standardiser le cycle de vie du machine learning.
Composants Clés
- Contrôle de version — versionnage des données, modèles et code
- CI/CD pour ML — pipelines automatisés d'entraînement et de déploiement
- Feature Store — stockage centralisé des features
- Model Registry — registre des modèles entraînés
- Monitoring — suivi de la qualité des modèles en production
Étapes du Pipeline MLOps
- Data Pipeline — collecte, nettoyage, transformation des données
- Training Pipeline — entraînement et validation des modèles
- Deployment Pipeline — déploiement en production
- Monitoring Pipeline — monitoring et alerting
Outils MLOps
- MLflow — gestion des expériences et modèles
- Kubeflow — plateforme ML sur Kubernetes
- DVC — versionnage de données
- Weights & Biases — tracking d'expériences
- Seldon / BentoML — serving de modèles
Avantages Business
- Accélération — plus rapide de l'idée à la production
- Qualité — contrôle du drift et de la dégradation
- Évolutivité — standardisation des processus
- Collaboration — environnement unifié pour DS et ingénieurs