Logiciel traditionnel vs MLOps

Les logiciels traditionnels dépendent beaucoup moins des données d’entrée que les applications de Machine Learning, et leurs résultats sont généralement déterministes, c’est‑à‑dire que l’on sait à quoi s’attendre. L’exploitation et la surveillance des modèles de Machine Learning sont donc bien plus complexes.

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Ce premier chapitre présente MLOps et explique pourquoi il est indispensable pour les entreprises qui souhaitent concevoir, développer et exploiter plusieurs applications de machine learning simultanément. Vous découvrirez les principaux éléments de MLOps, comme la mise à l’échelle et l’automatisation, ses avantages, ainsi que les raisons pour lesquelles MLOps reste exigeant. Vous verrez également comment démarrer une démarche MLOps, à la fois sous l’angle technologique et managérial.

Exercise 1: Qu’est-ce que le MLOps ?Exercise 2: MLOps : un ensemble de pratiques pour...Exercise 3: Quelles sont les caractéristiques du MLOps ?Exercise 4: Les arguments business en faveur de MLOps Exercise 5: Domaines pertinents pour MLOps Exercise 6: Comment investir dans les MLOps Exercise 7: Raisons d’investir dans MLOps Exercise 8: Poser les bases du MLOps Exercise 9: Membres de l’équipe MLOps Exercise 10: Prérequis de l’MLOps Exercise 11: Éléments de l’MLOps

Dans le deuxième chapitre, vous étudierez l’ensemble du cycle de vie MLOps, de la conception au développement, au déploiement et aux opérations. Vous verrez pourquoi le monitoring est essentiel pour des applications de machine learning performantes et pourquoi il faut réentraîner régulièrement les modèles de machine learning.

Exercise 1: MLOps expliqué de bout en bout Exercise 2: Dix étapes clés du cycle de vie MLOps Exercise 3: Les principales étapes d’une application MLOps Exercise 4: Tâches clés aux principales étapes de l’MLOps Exercise 5: La phase de conception Exercise 6: Reporter certaines tâches de la phase de conception Exercise 7: Plan gagnant : concevoir votre projet MLOps Exercise 8: La phase de développement Exercise 9: Tâches de développement Exercise 10: Rôles pendant la phase de développement Exercise 11: Supervision, ré-entraînement et remplacement des applications MLOps Exercise 12: Caractéristiques du cycle de vie MLOps Exercise 13: Responsabilités individuelles dans le développement d’un cas d’usage MLOps Exercise 14: Le cycle de vie MLOps

Dans le troisième chapitre, vous passerez de la théorie à la pratique et découvrirez les principaux défis et risques liés au déploiement de modèles de machine learning. Vous apprendrez également comment les équipes MLOps opèrent avec succès et ce que le management peut faire pour favoriser une mise à l’échelle réussie du machine learning.

Exercise 1: Enjeux métiers et risques liés au MLOps Exercise 2: Qu’est-ce qui rend le MLOps difficile ?Exercise 3: Logiciel traditionnel vs MLOps

Exercice en cours

Exercise 4: Risques business potentiels liés au MLOps Exercise 5: Comment les équipes MLOps fonctionnent avec succès Exercise 6: Équipes de type DevOps Exercise 7: Défis pour mettre en place l’MLOps Exercise 8: L’état de l’art de l’MLOps aujourd’hui Exercise 9: Une affirmation fausse sur le MLOps Exercise 10: Pourquoi MLOps est un défi

Le dernier chapitre montrera comment lancer avec succès la démarche MLOps de votre entreprise en présentant les bonnes pratiques et les écueils à éviter. Enfin, vous analyserez les différents niveaux de maturité MLOps et conclurez le cours par une étude de cas réelle sur la conception, le développement et l’exploitation d’une application de machine learning pour des processus de production critiques.

Exercise 1: Comment les entreprises peuvent devenir pleinement prêtes pour le MLOps Exercise 2: KPI MLOps valides Exercise 3: Ordonner la maturité du déploiement Exercise 4: Maturité MLOps Exercise 5: Bonnes pratiques et pièges de l’MLOps Exercise 6: Que devons-nous tester ?Exercise 7: (Pas) une bonne pratique Exercise 8: Étude de cas MLOps : augmenter les bénéfices grâce à MLOps Exercise 9: Points clés de l’étude de cas Exercise 10: Conclusion