Déploiement de modèles d'apprentissage automatique avec Python, Flask et MLOps

Construire un modèle d'apprentissage automatique n'est que la première étape ; la vraie valeur vient lorsque votre modèle est déployé et prêt à servir des applications du monde réel. Ce cours basé sur du texte vous guide à travers les flux de travail essentiels du déploiement de modèles et du MLOps. Vous passerez de l'écriture de scripts Python locaux à la création de services Web robustes et accessibles. Vous comprendrez comment empaqueter des modèles, créer des API REST sécurisées, déployer sur des environnements serverless et intégrer des capacités d'IA générative dans des applications modernes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de la sérialisation, de la sauvegarde et de la migration d'environnement des modèles. - Créer des API REST fonctionnelles pour les modèles Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch en utilisant Flask et FastAPI. - Déployer des API d'apprentissage automatique serverless et évolutives en utilisant des fonctions cloud et des architectures serverless. - Suivre les exécutions d'entraînement de modèles, les paramètres et les déploiements en utilisant MLflow pour des flux de travail MLOps structurés. - Intégrer des modèles d'IA générative, l'ingénierie de prompts et des API LLM dans vos solutions logicielles. - Tirer parti des outils de développement assistés par l'IA pour accélérer votre pipeline de construction et de déploiement de modèles. Le cours commence par des définitions fondamentales de la diffusion de modèles et de la conception d'API avant de passer à des scénarios de déploiement pratiques. Grâce à des explications écrites claires et à des exercices axés sur le code, vous progresserez du développement d'API local aux configurations de production prêtes pour le cloud. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs ML, les scientifiques des données et les développeurs qui ont une compréhension de base de Python et souhaitent apprendre à déployer des modèles sans avoir besoin d'une expérience avancée en ingénierie des systèmes. Commencez votre voyage dans le MLOps dès aujourd'hui et apprenez à rendre vos modèles d'apprentissage automatique accessibles au monde.