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  • Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks de ML associés.
  • Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
    • .
  • Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
  • Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accueillir plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
  • Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.
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