Machine Learning : Du modèle à la production
·Marc YAV
Machine LearningFastAPIDockerMLOpsPython
Le fossé entre recherche et production
Beaucoup de projets ML restent dans des notebooks. Passer en production nécessite de structurer le code, gérer les dépendances et exposer le modèle via une API.
L'architecture cible
Notebook → Script Python → FastAPI → Docker → Cloud
Points clés
- Versionnez vos modèles avec MLflow ou DVC
- Utilisez FastAPI pour créer des endpoints performants
- Containerisez avec Docker pour la portabilité
- Surveillez les métriques en production (data drift, performance)