Fondamentaux du MLOps : Gérer les cycles de vie ML avec MLflow et Hugging Face

Passer de modèles de machine learning dans des notebooks locaux à des systèmes de production fiables nécessite des opérations robustes. Ce cours textuel vous guide à travers les outils fondamentaux du MLOps moderne, en se concentrant sur MLflow et Hugging Face. Vous passerez de l'écriture de code machine learning isolé à la gestion d'un cycle de vie ML structuré et reproductible. En comprenant comment suivre les expériences, packager les modèles et exploiter des ressources pré-entraînées, vous développerez les compétences nécessaires pour rendre vos projets d'IA fiables et maintenables. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux du MLOps, en commençant par la terminologie de base et les étapes du cycle de vie. - Suivre les expériences, les paramètres et les métriques de performance de machine learning à l'aide de MLflow Tracking. - Gérer et versionner vos modèles de manière systématique en utilisant le MLflow Model Registry. - Explorer l'écosystème Hugging Face pour trouver, charger et affiner des modèles pré-entraînés. - Appliquer des flux de travail reproductibles pour garantir que vos projets de machine learning sont prêts pour le déploiement. - Suivre des charges de travail modernes, y compris la journalisation d'expériences de base pour les grands modèles de langage. Le cours commence par les concepts et le vocabulaire essentiels du MLOps avant de passer à des guides écrits étape par étape et des exemples de configuration. Vous progresserez du suivi d'expériences de base à la gestion de registres de modèles prêts pour la production grâce à des explications claires et des extraits de code structurés. Ce cours est conçu pour les aspirants ingénieurs ML, data scientists et développeurs logiciels débutant en MLOps, sans aucune expérience préalable en DevOps ou en infrastructure avancée requise. Commencez votre lecture dès aujourd'hui pour construire une base fiable pour vos opérations de machine learning.