Voici 16 principes qu'un bon ML/MLOps engineer devrait maitriser :

Voici 16 principes qu’un bon ML/MLOps engineer devrait maitriser :

16. Intégration continue (CI) - Automatiser l’intégration des changements de code

17. Déploiement continu (CD) - Automatiser la mise en production des changements

18. Orchestration - Gérer en douceur le déploiement de multiples services

19. Microservices - Applications divisées en parties déployables indépendamment

20. Image - Logiciel léger et portable

21. Conteneur - Une image en cours d’exécution effectuant des tâches

22. Registre de conteneurs - Archive pour stocker images/conteneurs

23. Kubernetes - Plateforme qui exécute et orchestre les conteneurs

24. Scalabilité - Capacité à gérer une demande accrue/diminuée

25. Artefact - Résultat de code pouvant être stocké

26. Versionnage de modèle - Suivre et stocker différentes versions de modèles de sorte à pouvoir retourner à des versions précédentes.

27. Registre de modèles - Archive pour stocker les modèles

28. Inférence de modèle - Le modèle génère des prédictions sur de nouvelles données

29. Modèle serving - Rendre le point d’accès de prédiction disponible pour d’autres (par API par exemple)

30. Monitoring des modèles - Observer de manière réactive les performances du modèle en production

31. Data science post-déploiement - Protéger de manière proactive les performances du modèle en production

Il existe de nombreux outils et cas d’utilisation. Je crois qu’étudier, comprendre et construire en gardant ces principes de base à l’esprit vous aidera à naviguer plus facilement dans le domaine du #MLOps pour la #datascience.

Ressources: https://lnkd.in/eCnJR4vd

#MachineLearning #IA #DevOps #DataEngineering