CI/CD pour le Machine Learning

Préparez-vous à explorer GitHub Actions (GHA), une plateforme influente pour exécuter des workflows CI/CD. Découvrez les divers composants de GHA, notamment events, actions, jobs, steps, runners et context. Apprenez à créer des workflows déclenchés par des événements comme push et pull requests, et à personnaliser les machines runner. Passez à la pratique en mettant en place des pipelines CI fondamentaux et en comprenant les subtilités du journal (log) GHA.

Dans ce chapitre, vous verrez comment intégrer l’entraînement de modèles de Machine Learning dans un pipeline GitHub Action à l’aide de Continuous Machine Learning GitHub Action. Vous générerez un rapport complet en Markdown incluant des métriques et des graphiques de modèle. Vous aborderez aussi la gestion de versions de données en Machine Learning en adoptant Data Version Control (DVC) pour suivre les évolutions des données. Le chapitre couvre également la configuration de remotes DVC et le transfert de jeux de données. Enfin, vous explorerez les pipelines DVC en configurant un fichier YAML DVC pour orchestrer un entraînement de modèle reproductible.

Dans ce chapitre, vous vous concentrerez sur l’analyse des performances du modèle et le réglage des hyperparamètres. Vous acquerrez une expertise pratique pour comparer des métriques et des visualisations entre différentes branches afin d’évaluer les changements de performance du modèle. Vous allez effectuer un réglage d’hyperparamètres avec GridSearchCV de scikit-learn. En outre, vous approfondirez l’automatisation de pull requests en utilisant la configuration de modèle optimale.