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- MLOps ou ML Ops est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et maintenir des modèles de machine learning en production de manière fiable et efficace. Ce terme est composé de "machine learning" et de la pratique de développement continu de devops dans le domaine des logiciels. Les modèles d'apprentissage automatique sont testés et développés dans des systèmes expérimentaux isolés. Lorsqu'un algorithme est prêt à être lancé, le MLOps est pratiqué entre les scientifiques des données, les devops et les ingénieurs en apprentissage automatique pour faire passer l'algorithme aux systèmes de production. Semblable aux approches devops ou DataOps, MLOps cherche à accroître l'automatisation et à améliorer la qualité des modèles de production, tout en se concentrant sur les exigences commerciales et réglementaires . Alors que MLOps a commencé comme un ensemble de bonnes pratiques, il évolue lentement vers une approche indépendante de la gestion du cycle de vie du ML. MLOps s'applique à l'ensemble du cycle de vie - de l'intégration avec la génération de modèles , l'orchestration et le déploiement, à la santé, aux diagnostics, à la gouvernance et à l'entreprise métrique. Selon Gartner, MLOps est un sous-ensemble de . MLOps se concentre sur l'opérationnalisation des modèles ML, tandis que ModelOps couvre l'opérationnalisation de tous les types de modèles d'IA. (fr)
- MLOps ou ML Ops est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et maintenir des modèles de machine learning en production de manière fiable et efficace. Ce terme est composé de "machine learning" et de la pratique de développement continu de devops dans le domaine des logiciels. Les modèles d'apprentissage automatique sont testés et développés dans des systèmes expérimentaux isolés. Lorsqu'un algorithme est prêt à être lancé, le MLOps est pratiqué entre les scientifiques des données, les devops et les ingénieurs en apprentissage automatique pour faire passer l'algorithme aux systèmes de production. Semblable aux approches devops ou DataOps, MLOps cherche à accroître l'automatisation et à améliorer la qualité des modèles de production, tout en se concentrant sur les exigences commerciales et réglementaires . Alors que MLOps a commencé comme un ensemble de bonnes pratiques, il évolue lentement vers une approche indépendante de la gestion du cycle de vie du ML. MLOps s'applique à l'ensemble du cycle de vie - de l'intégration avec la génération de modèles , l'orchestration et le déploiement, à la santé, aux diagnostics, à la gouvernance et à l'entreprise métrique. Selon Gartner, MLOps est un sous-ensemble de . MLOps se concentre sur l'opérationnalisation des modèles ML, tandis que ModelOps couvre l'opérationnalisation de tous les types de modèles d'IA. (fr)
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- MLOps ou ML Ops est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et maintenir des modèles de machine learning en production de manière fiable et efficace. Ce terme est composé de "machine learning" et de la pratique de développement continu de devops dans le domaine des logiciels. Les modèles d'apprentissage automatique sont testés et développés dans des systèmes expérimentaux isolés. Lorsqu'un algorithme est prêt à être lancé, le MLOps est pratiqué entre les scientifiques des données, les devops et les ingénieurs en apprentissage automatique pour faire passer l'algorithme aux systèmes de production. Semblable aux approches devops ou DataOps, MLOps cherche à accroître l'automatisation et à améliorer la qualité des modèles de production, tout en se concentrant sur les exigences commerciales (fr)
- MLOps ou ML Ops est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et maintenir des modèles de machine learning en production de manière fiable et efficace. Ce terme est composé de "machine learning" et de la pratique de développement continu de devops dans le domaine des logiciels. Les modèles d'apprentissage automatique sont testés et développés dans des systèmes expérimentaux isolés. Lorsqu'un algorithme est prêt à être lancé, le MLOps est pratiqué entre les scientifiques des données, les devops et les ingénieurs en apprentissage automatique pour faire passer l'algorithme aux systèmes de production. Semblable aux approches devops ou DataOps, MLOps cherche à accroître l'automatisation et à améliorer la qualité des modèles de production, tout en se concentrant sur les exigences commerciales (fr)
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