Romain Avouac, Lino Galiana
Ensemble des dépôts associés au cours de l'ENSAE Mise en production de projets data science de l'ENSAE
Le but de ce cours est d’aborder les aspects les plus importants de la mise en production d’un projet de data-science. Tout au long du cours, on suivra l’exemple du déploiement d'une API pour servir un modèle de Machine Learning.
Celui-ci peut être retrouvé sur le site de l'ENSAE
Syllabus du cours
- Bonnes pratiques de développement
- Qualité du code
- Structure des projets
- Portabilité
- Environnements virtuels
- Conteneurisation avec
Docker
- Mise en production
- Intégration continue (CI) et déploiement en continu (CD)
- Principes de Kubernetes
- Formats de valorisation
- Introduction au MLOps
Tous les dépôts associés à ce cours sont publics et acceptent les contributions permettant d'améliorer le contenu.
- Point d'entrée principal
- Slides
- Découvrir les enjeux par une application fil rouge sur le titanic
