MLOps & Cycle de Vie Modèles

Objectif de la mission

Comprendre le cycle de vie complet d'un modèle ML en production. • Versionner données, code et modèles (DVC, MLflow, registry). • Automatiser l'entraînement et le déploiement via des pipelines CI/CD. • Industrialiser le serving de modèles (API, batch, temps réel). • Monitorer performances et dérive et déclencher le réentraînement. • Mettre en place la reproductibilité et la gouvernance des modèles.

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