#mlops
10 éléments
Au-delà du code, la SBOM des modèles IA
Savoir ce qu'il y a dans vos modèles. Leçons sur la mise en place d'un 'Model Bill of Materials' pour la traçabilité.
L'ère des agents IA est-elle vraiment là ?
Après l'enthousiasme des nouveaux SDKs, un retour sur les vrais défis des agents autonomes en production.
Mistral-8x22B et RAG leçons d'une mise en production
Qualité, latence, coûts: retours terrain sur l'intégration d'un grand modèle open source dans un pipeline RAG.
Model serving canary, shadow, A B
Déployer sans casse et mesurer l'impact avant de généraliser.
Reproductibilité et environnements
Obtenir les mêmes résultats ici et ailleurs: images immuables, seeds et données d'exemple.
Gouverner les expériences ML
Tracer hypothèses, données, codes et résultats pour apprendre sans se perdre.
Monitoring de modèles et dérive
Mesurer la santé d'un modèle: drift, qualité des prédictions et retour terrain.
CI CD pour le ML
Tests, validations et déploiements répétables pour passer à l'échelle sans stress.
Feature store standardiser les variables
Centraliser définition, calcul et service des features pour accorder expérimentation et production.
Industrialiser l'IA avec MLOps
Passer des POC à la prod avec des pratiques MLOps simples et efficaces.