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MLOps

Industrialisation des modèles de machine learning : pipelines, versionnage, déploiement, surveillance et dérive.

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Steve NoumiMLOps

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Les modèles ML ne sont pas du code ordinaire. Comment adapter vos pipelines CI/CD à leurs particularités, et les pièges à éviter en production.

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Les modèles de Machine Learning imposent des contraintes que le DevOps ne connaît pas. Ce que tout ingénieur Cloud doit comprendre avant d’y passer.

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Grâce AmiaMLOps

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Un modèle de ML peut se dégrader en silence pendant des semaines. Monitoring, détection de drift et qualité des prédictions pour l’anticiper.