Mettre des modèles de Machine Learning en production

Vous connaissez plusieurs bonnes pratiques à appliquer lorsque vous envisagez de mettre des modèles en production dans votre cycle de vie MLOps. Vous pouvez déployer des outils d’automatisation pour mettre plus rapidement les modèles entre les mains de vos utilisateurs. Vous pouvez maximiser la scalabilité et l’efficacité des modèles en packagant correctement les environnements et les modèles.

Pour être vraiment efficace, vous devez vous remémorer ces bonnes pratiques et savoir précisément comment elles aident votre pipeline de ML. Il est temps de mettre ces connaissances à l’épreuve !