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  • Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
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  • Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.
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Formation - MLflow

La qualité des explications, et le nombre important de sujets abordés

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Formation - Kubeflow on AWS

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