Guide opérationnel de MLOps : un cadre pour la livraison continue et l'automatisation du machine learning.

Ce livre blanc offre un aperçu du cycle de vie, des processus et des fonctionnalités MLOps, et décrit pourquoi ces éléments sont importants pour la réussite de l'adoption de systèmes basés sur le ML. Il aborde également les détails concrets de l'exécution d'un pipeline d'entraînement continu, du déploiement d'un modèle et de la surveillance des performances prédictives des modèles de ML.

Page de garde du rapport "Guide opérationnel de MLOps : un framework pour la livraison continue et l'automatisation du machine learning

Dans ce rapport, vous découvrirez :

  • Le cycle de vie, les processus et les fonctionnalités MLOps importants pour la réussite des systèmes basés sur le ML
  • Comment orchestrer et automatiser l'exécution de pipelines d'entraînement continu
  • Le déploiement de modèles et la diffusion de prédictions
  • La gestion des ensembles de données et des caractéristiques
  • La gestion et la gouvernance des modèles

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