Description
Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de production de ML sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l’automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
What you will learn
Présentation du cours “MLOps Fundamentals”
Ce module fournit une présentation du cours
Quand et pourquoi utiliser le MLOps ?
Dans ce module, nous allons nous intéresser au machine learning d’un point de vue opérationnel. Pour cela, nous allons examiner le système dans son ensemble, de la définition du problème jusqu’à la solution.
Connaître les principaux composants de Kubernetes (facultatif)
Ce module est facultatif.
Présentation d’AI Platform Pipelines
Dans ce module, nous allons aborder un produit Google Cloud, AI Platform Pipelines, qui rend le MLOps facile, fluide et évolutif grâce aux services Google Cloud.
