Déploiement et cycle de vie MLOps

Découvrez le cadre MLOps moderne, y compris le cycle de vie et le déploiement des modèles d'apprentissage automatique. Dans ce cours, vous apprendrez à écrire du code ML qui minimise la dette technique, découvrirez les outils dont vous aurez besoin pour déployer et surveiller vos modèles, et examinerez les différents types d'environnements et d'analyses que vous rencontrerez.

Découvrez le cycle de vie MLOps

Une fois que vous avez collecté, préparé et étiqueté vos données, mené de nombreuses expériences sur différents modèles et validé votre concept avec un modèle champion, il est temps de passer aux étapes suivantes. Créer Déployer. Veuillez surveiller. Veuillez maintenir. Il s'agit du cycle de vie de votre modèle une fois qu'il est destiné à la production. Il s'agit de la partie « Ops » de MLOps. Ce cours vous montrera comment aborder la deuxième étape du parcours de votre modèle vers la création de valeur, établissant ainsi la norme pour de nombreuses autres étapes à venir. Vous commencerez par explorer le cycle de vie MLOps, en découvrant l'importance du MLOps et les composants fonctionnels clés pour le développement, le déploiement, la surveillance et la maintenance des modèles.

Développer du code ML pour le déploiement

Ensuite, vous apprendrez à développer des modèles pour le déploiement et à écrire du code ML efficace, à exploiter des outils et à former des pipelines ML. Au fur et à mesure de votre progression, vous découvrirez comment déployer vos modèles, en explorant différents environnements de déploiement et en apprenant quand les utiliser. Vous développerez également des stratégies pour remplacer les modèles de production existants et examinerez les API.

Apprenez à surveiller vos modèles

Au fur et à mesure que vous avancerez dans le cours, vous découvrirez les indicateurs de performance essentiels qui sous-tendent la surveillance et la maintenance de vos modèles d'apprentissage automatique. Vous découvrirez la surveillance des dérives en production, ainsi que le retour d'information sur les modèles, les mises à jour et la gouvernance. Une fois que vous aurez terminé, vous comprendrez comment utiliser le cycle de vie MLOps pour déployer vos propres modèles en production.

Shift vs drift

Exercice interactif pratique