Explorez les principes de DevOps pour une collaboration efficace entre les data scientists et les ingénieurs logiciel dans les projets de machine learning, en mettant l'accent sur les pipelines automatisés et les meilleures pratiques.
- **Introduction au DevOps et à l'apprentissage automatique**
Aperçu des principes et pratiques du DevOps
Le rôle du DevOps dans les projets d'apprentissage automatique
Différences entre DevOps traditionnel et MLOps
- **Mise en place de l'environnement**
Outils et plateformes pour MLOps (par ex., Docker, Kubernetes)
Création d'environnements reproductibles avec des conteneurs
Aperçu des fournisseurs de services cloud pour l'apprentissage automatique
- **Contrôle de version et collaboration**
Introduction à Git et contrôle de version pour les data scientists
Gestion des versions de code, de données et de modèles
Meilleures pratiques pour le développement collaboratif
- **Intégration et déploiement continus (CI/CD)**
Principes de CI/CD dans l'apprentissage automatique
Mise en place de tests automatisés pour les modèles ML
Déploiement de modèles dans des environnements de production
- **Pipelines de données automatisés**
Construction et maintien de pipelines de données
Validation et surveillance des données
Intégration des processus ETL avec les flux de travail d'apprentissage automatique
- **Développement et test de modèles**
Tests unitaires et tests d'intégration pour le code ML
Cadres d'expérimentation pour les modèles ML
Assurer la reproductibilité et la traçabilité des expériences
- **Surveillance et journalisation dans les systèmes ML**
Techniques de surveillance des modèles en production
Meilleures pratiques de journalisation des données et modèles
Outils pour l'analyse en temps réel et tableaux de bord
- **Mise à l'échelle des opérations d'apprentissage automatique**
Gestion et mise à l'échelle des ressources pour les tâches ML
Optimisation des performances et des coûts dans les flux de travail ML
Cas d'utilisation des architectures serverless en ML
- **Sécurité et conformité**
Sécurisation des pipelines et modèles d'apprentissage automatique
Gestion des données sensibles dans les flux de travail ML
Conformité aux réglementations sur la protection des données (par ex., RGPD, CCPA)
- **Études de cas et meilleures pratiques de l'industrie**
Revue des études de cas réelles sur le MLOps
Défis courants et solutions en DevOps pour ML
Tendances futures et technologies émergentes dans le MLOps
