NLP Machine Learning : Créer et déployer avec Flask, Docker et Jenkins

La création d'un modèle d'apprentissage automatique n'est que la moitié de la bataille ; la vraie valeur vient lorsque vous le déployez afin que les utilisateurs finaux puissent interagir avec lui. De nombreux data scientists aspirants ont du mal à faire passer leur code d'un notebook local à un environnement fiable et prêt pour la production. Ce cours textuel vous guide tout au long du cycle de vie d'une application de traitement du langage naturel (NLP). Vous commencerez par les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, progresserez vers la création et l'optimisation d'un modèle NLP, et enfin empaqueterez et automatiserez son déploiement à l'aide d'outils DevOps standard de l'industrie. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du NLP, la terminologie de l'apprentissage automatique et la configuration de l'environnement de projet. - Créer et optimiser un modèle de classification de texte en Python en utilisant les meilleures pratiques de développement modernes. - Créer une API Web robuste à l'aide de Flask pour servir les prédictions de votre modèle directement à un navigateur. - Conteneuriser votre application avec Docker pour assurer un comportement cohérent dans différents environnements. - Configurer des dépôts GitLab pour gérer le versionnement de votre code et les flux de travail collaboratifs. - Implémenter des pipelines d'intégration automatisés à l'aide de Jenkins pour tester et déployer vos builds locaux. Le voyage commence par les définitions de base du NLP et la configuration du projet, garantissant que vous avez une base conceptuelle solide avant d'écrire du code. À partir de là, vous progresserez à travers des explications écrites étape par étape et des extraits de code clairs couvrant la formation de modèles, le développement d'API, la conteneurisation et l'intégration continue. Ce cours est conçu pour les data scientists débutants, les développeurs de logiciels et les ingénieurs DevOps aspirants qui souhaitent comprendre le côté déploiement de l'apprentissage automatique. Aucune expérience préalable en déploiement ou en DevOps n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour combler le fossé entre la théorie de la science des données et l'ingénierie logicielle prête pour la production.