MLOps vs DevOps : Un guide pratique pour les Data Scientists et les équipes IT
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
MLOps étend DevOps en gouvernant le code, les jeux de données et les artefacts de modèle, ajoutant des pipelines de Continuous Training pour réentraîner automatiquement les modèles lorsque la dérive des données dépasse les seuils. Ce guide détaille un modèle à trois couches pour un MLOps réussi, tirant parti du CI/CD DevOps, des orchestrateurs ML et d'une surveillance unifiée pour boucler la boucle de rétroaction.
* 88 % des initiatives d'IA n'atteignent pas la production sans MLOps, car les modèles ML se dégradent à mesure que les données du monde réel changent, même lorsque le code sous-jacent reste inchangé. * Là où DevOps versionne le code, MLOps doit simultanément gouverner le code, les jeux de données et les artefacts de modèle – en ajoutant des pipelines de Continuous Training qui déclenchent un réentraînement automatique lorsque la dérive des données dépasse les seuils configurés. * Un MLOps réussi suit un modèle à trois couches : les outils CI/CD DevOps gèrent la promotion du code, les orchestrateurs ML gèrent l'entraînement et le déploiement des modèles, et une couche de surveillance unifiée boucle la boucle de rétroaction de la production vers le réentraînement.