Modèles de déploiement et de test de modèles ML sur AWS

Déployer des modèles de machine learning en production peut être risqué sans la bonne stratégie. Passer d'un modèle entraîné à un service en direct et fiable nécessite une planification minutieuse, des tests et une surveillance continue. Ce cours basé sur le texte vous guide à travers les concepts fondamentaux et les stratégies pratiques pour un déploiement sécurisé de modèles ML sur AWS. Vous apprendrez à minimiser les temps d'arrêt, à réduire les risques de déploiement et à garantir que vos modèles fonctionnent de manière fiable sous un trafic réel. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du MLOps et la terminologie de déploiement avant de vous plonger dans les services cloud - Configurer des points de terminaison SageMaker pour des déploiements multi-variantes afin de tester des modèles en production en toute sécurité - Mettre en œuvre des modèles de shadow testing pour évaluer de nouvelles versions de modèles par rapport au trafic en direct sans impacter les utilisateurs - Appliquer des stratégies de déploiement blue/green et canary pour déployer progressivement les mises à jour et minimiser les risques - Surveiller les performances des modèles et les métriques système pour détecter rapidement la dérive et les anomalies opérationnelles - Intégrer les principes fondamentaux du CI/CD et les pratiques d'observabilité dans le cycle de vie de votre machine learning Vous commencerez par les concepts fondamentaux de déploiement et la terminologie, puis vous progresserez à travers des explications écrites sur la configuration des points de terminaison AWS SageMaker, la gestion du routage du trafic et l'établissement d'une observabilité de base. Ce cours est conçu pour les ingénieurs logiciels, les data scientists et les aspirants praticiens MLOps qui débutent dans les déploiements ML basés sur le cloud. Aucune expérience avancée en AWS n'est requise pour commencer. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les modèles qui maintiennent les systèmes de machine learning en production sûrs et résilients.