Aperçu
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.
Programme
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- **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
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