Que comprend le pipeline MLOps de l'entraînement à la vente?

Le pipeline MLOps de l'entraînement à la production comprend plusieurs étapes clés:

1. Collecte et préparation des données — nettoyage, transformation, augmentation des données.
2. Développement et entraînement du modèle — choix de l'architecture, réglage des hyperparamètres, entraînement sur les données d'entraînement.
3. Validation et test — évaluation de la qualité du modèle sur des ensembles de validation et de test, vérification du surapprentissage.
4. Versionnage des modèles et des données — stockage des artefacts avec métadonnées pour la reproductibilité.
5. Automatisation CI/CD pour les modèles — lancement automatique de l'entraînement, des tests et du déploiement.
6. Déploiement du modèle en production — déploiement du modèle sous forme de service ou intégration dans une application.
7. Surveillance et journalisation — suivi des performances du modèle, des métriques de qualité et des défaillances.
8. Mise à jour et réentraînement — mise à jour régulière du modèle avec de nouvelles données pour maintenir la qualité.

Ceci est à peu près le cycle complet de MLOps, assurant un fonctionnement stable et gérable du système ML en production.