Des données brutes au déploiement de modèles : Un plan directeur pour le cycle de vie de l'IA/ML avec Kubeflow

Cherchez-vous une méthode pratique et reproductible pour mener un projet d'apprentissage automatique depuis les données brutes jusqu'à un modèle prêt pour la production et déployé ? Ce billet est votre plan directeur pour le cycle de vie de l'IA/ML : vous apprendrez comment utiliser Kubeflow et des outils open-source tels que Feast pour créer un workflow que vous pouvez exécuter sur votre ordinateur portable et adapter à vos propres projets. Nous allons parcourir l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique - de la préparation des données à l'inférence en direct - en exploitant la plateforme Kubeflow pour créer un workflow MLOps cohérent et de qualité production.