MLOps expliqué : comment construire, déployer et scaler l'apprentissage automatique sur GCP
Les modèles d'apprentissage automatique qui restent inutilisés dans des notebooks ne créent pas de valeur commerciale. MLOps comble le fossé entre les expériences en science des données et les systèmes de production, transformant vos investissements en ML en résultats mesurables. Ce guide montre aux data scientists, aux ingénieurs ML et aux équipes d'ingénierie comment mettre en œuvre des opérations d'apprentissage automatique qui fonctionnent réellement dans le monde réel.
Google Cloud Platform MLOps vous fournit les outils pour construire des systèmes ML fiables et scalables sans les tracas d'infrastructure. Vous apprendrez à créer des pipelines MLOps automatisés qui gèrent tout, de la validation des données à la surveillance des modèles, et découvrirez les meilleures pratiques MLOps qui évitent les pièges courants qui perturbent les projets ML.
Nous passerons en revue la construction de workflows de déploiement de modèles ML prêts pour la production sur GCP, y compris des tests automatisés et des stratégies de rollback qui maintiennent vos modèles en bon état de fonctionnement. Vous verrez également comment scaler vos opérations d'apprentissage automatique d'entreprise du prototype à la production, en gérant des volumes de données accrus et des demandes d'utilisateurs sans faire tomber vos systèmes.
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