MLOps : Définition et principaux enjeux
- MLOps & Machine Learning Lifecycle
- DevOps & MLOps : points communs et principales différences
- Culture, Pratiques et Outils : les 3 axes de travail du MLOps
- Framework CALMS appliqué au Machine Learning
Créer une Culture du MLOps
- Communication et collaboration
- Bonnes pratiques du Software Craftsmanship
- Bonnes pratiques agiles
Étape 1 : Du notebook au projet industrialisé
Objectif : Passer de l’idée à l’industrialisation d’un projet de Machine Learning
Framing et Value Proposition
- Machine Learning Canvas
- Travailler sa Value Proposition
- Identifier et anticiper les risques liés au Machine Learning
Se préparer pour l’industrialisation
- Bonnes pratiques de structuration de ses notebooks
- Gestion des environnements Python
Industrialiser: les clés pour devenir production-ready
- TDD et stratégie de tests du code
- Versioning du code
Packaging
- Enjeux du packaging
- Gestion des dépendances
Étape 2 : Gérer la vie du modèle en production
Objectif : Gérer son modèle en production via du monitoring, de l’orchestration, du ré-entraînement et du déploiement automatique.
Déploiement et serving de modèles de Machine Learning
- Stratégies de déploiement de modèles
- Stratégies pour le serving de modèles
- Feature Store pour la gestion du Feature Engineering
Monitoring et Alerting
- Monitorer la Data
- Monitorer l’infrastructure
- Monitorer les performances du modèle
Feedback loop et Ré-entrainement automatique
- Critères pour déclencher un ré-entraînement de modèle
- Stratégies de déploiement automatique d’une nouvelle version du modèle
Orchestration de pipelines de Machine Learning
- Les enjeux de l’orchestration
- Spécificités de l’orchestration de projets de Machine Learning
Gestion des artefacts liés au Machine Learning
- Les différents artefacts nécessaires à la reproductibilité
- Versioning des différents artefacts
Phase 3 : Automatiser l’ensemble du cycle de vie du modèle
Objectif : Automatiser chacune des étapes du cycle de vie d’un projet de Machine Learning afin de déployer automatiquement une nouvelle version d’un modèle à chaque changement de scope.
Gérer sa donnée : Qualité et versioning
- Versioning de la donnée
- Data Observability
Structuration du travail exploratoire
- Experiment Tracking
- Knowledge Repository
CI/CD appliqué au Machine Learning
- Définition de la CI/CD dans un contexte logiciel
- Les spécificités de la CI/CD appliquées aux pipelines de Machine Learning
Stratégie de Tests
- Pyramide de tests
- Les tests nécessaires à chaque étape du cycle de vie
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