Avec l'essor des applications d'IA générative et d'IA, il est clair que le développement d'un modèle précis n'est qu'une pièce du puzzle. Pour créer avec succès un produit piloté par l'apprentissage automatique, il faut mettre en place des pratiques et une infrastructure de MLOps pour l'entraînement, le déploiement et la gestion des modèles en production. Certains des principaux thèmes abordés sont les suivants :
- Outillage MLOps
- Dérive des modèles et surveillance
- Formation à nouveau sans couture et gestion des versions des modèles
- Gestion des versions des données et stockage des artefacts.
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