| description |
|---|
Pratique de développement continu pour le Machine Learning : produire rapidement des projets, automatiser et améliorer la qualité des modèles de production |
Au cours de cette session, nous aborderons le sujet du MLOps et plus particulièrement de l'outil ML Flow, disponible sur le datalab. Nous échangerons sur les problèmes courants des développeurs d'apprentissage automatique, tels que le suivi des expériences, la reproductibilité, l'outil de déploiement et la gestion des versions de modèle.
{% embed url="https://minio.lab.sspcloud.fr/f7sggu/diffusion/20210422_MLOps_MLflow.mp4" %} MLOps et ML Flow {% endembed %}