Build your ultimate AI agent
Description du cours
La gestion du cycle de vie de bout en bout d'une application d'apprentissage automatique peut être une tâche ardue pour les scientifiques des données, les ingénieurs et les développeurs. Les applications de Machine Learning sont complexes et ont fait leurs preuves en étant difficiles à suivre, difficiles à reproduire et problématiques à déployer.
Dans ce cours, vous apprendrez ce qu'est MLflow et comment il tente de simplifier les difficultés du cycle de vie du Machine Learning telles que le cursus, la reproductibilité et le déploiement. Après avoir appris MLflow, vous aurez une meilleure compréhension de la façon de surmonter les complexités de la construction d'applications d'apprentissage automatique et de la façon de naviguer dans les différentes étapes du cycle de vie de l'apprentissage automatique.
Tout au long de la formation, vous plongerez dans les quatre composants majeurs qui constituent la plateforme MLflow. Vous découvrirez comment suivre les modèles, les métriques et les paramètres avec MLflow Tracking, empaqueter du code ML reproductible avec MLflow Projects, créer et déployer des modèles avec MLflow Models, et stocker et contrôler les versions des modèles avec Model Registry.
Au fur et à mesure que vous progresserez dans le cours, vous apprendrez également les meilleures pratiques d'utilisation de MLflow pour le versionnement des modèles, comment évaluer les modèles, ajouter des personnalisations aux modèles, et comment intégrer l'automatisation dans les cycles de formation. Ce cours vous préparera à gérer avec succès le cycle de vie de votre prochaine application d'apprentissage automatique.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Introduction à MLflow
Dans ce chapitre, vous serez initié à MLflow et à la manière dont il aide à résoudre certaines difficultés du cycle de vie du Machine Learning. Vous découvrirez les quatre concepts principaux qui composent MLflow, avec un accent particulier sur MLflow Tracking. Vous apprendrez à créer des expériences et des exécutions, ainsi qu’à suivre des métriques, des paramètres et des artefacts. Enfin, vous effectuerez des recherches dans MLflow par programmation pour trouver les exécutions d’expériences répondant à certains critères.
- Qu’est-ce que MLflow ?50 XP
- Composants de MLflow50 XP
- Expériences MLflow100 XP
- MLflow Tracking50 XP
- Démarrer une exécution100 XP
- Journaliser une exécution100 XP
- Comment récupérer les données de l’exécution active ?50 XP
- Interroger des exécutions50 XP
- Options de requête pour la recherche de runs50 XP
- Rechercher des runs100 XP
2
Modèles MLflow
Dans ce chapitre, vous serez initié aux Modèles MLflow. Le composant MLflow Models joue un rôle essentiel dans les étapes d’évaluation et d’ingénierie des modèles du cycle de vie du Machine Learning. Vous apprendrez comment MLflow Models standardise le packaging des modèles ML, ainsi que comment les enregistrer, les journaliser et les charger. Vous verrez comment créer des modèles MLflow personnalisés pour offrir plus de flexibilité à vos cas d’usage et comment évaluer les performances des modèles. Vous exploiterez le puissant concept de « Flavors » et utiliserez enfin l’outil en ligne de commande MLflow pour le déploiement de modèles.
3
MLflow Model Registry
Ce chapitre présente le concept d’MLflow appelé Model Registry. Vous découvrirez comment le Model Registry est utilisé pour gérer le cycle de vie des modèles ML. Vous apprendrez à créer et à rechercher des modèles dans le Model Registry. Vous verrez ensuite comment y enregistrer des modèles et comment faire passer des modèles entre des étapes prédéfinies. Enfin, vous apprendrez également à déployer des modèles depuis le Model Registry.
4
Projets MLflow
Dans ce chapitre, vous apprendrez à rationaliser votre code de data science pour le rendre réutilisable et reproductible grâce aux Projets MLflow. Le chapitre commence par introduire le concept de Projets MLflow et vous guide dans la création d’un fichier MLproject. Vous apprendrez ensuite à exécuter des Projets MLflow à la fois en ligne de commande et via le module MLflow Projects, tout en découvrant la puissance des paramètres pour gagner en flexibilité dans votre code. Enfin, vous verrez comment gérer les étapes du cycle de vie du Machine Learning en créant un workflow multi-étapes avec les Projets MLflow.
Introduction à MLflow
Cours
terminé
