MLOps
Ensemble des pratiques combinant ML, DevOps et data engineering pour deployer et maintenir des modeles IA en production.
MLOps (Machine Learning Operations) est l'ensemble des pratiques, outils et methodologies pour deployer, surveiller et maintenir des modeles de machine learning en production de maniere fiable et scalable.
Pipeline MLOps typique : 1. Data management : collecte, nettoyage, versioning des donnees 2. Experimentation : entrainement, evaluation, comparaison de modeles 3. Deployment : mise en production (API, batch, edge) 4. Monitoring : surveillance des performances en production 5. Retraining : re-entrainement automatique si les performances degradent
Outils populaires :
- • MLflow : tracking d'experiences, registre de modeles
- • Weights & Biases : experimentation et monitoring
- • DVC : versioning de donnees
- • Kubeflow : orchestration sur Kubernetes
- • BentoML : packaging et deployment de modeles
Le MLOps est devenu indispensable pour les entreprises utilisant l'IA en production. Sans MLOps, les modeles se degradent rapidement (data drift, concept drift).