Flux
MLOps

MLOps

Cockpit io ·

Le MLOps (Machine Learning Operations) désigne l’ensemble des pratiques qui appliquent les principes du DevOps au cycle de vie des modèles de machine learning. L’objectif est de fiabiliser et d’industrialiser le passage d’un modèle de l’expérimentation à la production, puis son maintien dans le temps. Là où le DevOps gère le cycle de vie du code, le MLOps ajoute deux dimensions propres au machine learning : les données et les modèles. Un pipeline MLOps couvre ainsi la préparation et le…

Soutenez Cockpit io en consultant la ressource originale

Lire l'article original

Vous aimez découvrir ces sources ?

Soutenez-moi sur Patreon

Articles similaires

Coder avec un LLM sans coder à sa place — Rémi Forax sur LazyLR Nouveau YouTube

Coder avec un LLM sans coder à sa place — Rémi Forax sur LazyLR

Rémi Forax, maître de conférences à l'Université Gustave Eiffel et membre d'OpenJDK, raconte pour le Studio Devoxx France comment il a codé LazyLR, sa lib de parsing de grammaire, avec un LLM, sans renoncer au design. Dans cette conversation, il défend une approche bottom-up : "le LLM doit faire toute l'équipe autour du chirurgien". Pas de vibe coding, du TDD, des blueprints en code, un contexte taillé court pour empêcher le modèle de dériver. Et un retour cash sur ce que les LLM cassent dans…

Devoxx France (YouTube)
Souveraineté numérique : ce qu’en disent les experts OCTO.
Nouveau

Souveraineté numérique : ce qu’en disent les experts OCTO.

La souveraineté numérique n’est plus un concept abstrait. Elle s’impose désormais comme une préoccupation stratégique pour les organisations, dans un contexte où les tensions géopolitiques, les dépendances technologiques et les risques systémiques se multiplient.Pour comprendre comment ce sujet est vécu sur le terrain, j’ai posé quatre questions.

OCTO Talks