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Quels sont les composants clés d'un pipeline MLOps ?
gpt
Les composants clés d'un pipeline MLOps sont :

1. La collecte et le traitement des données : cela consiste à collecter les données pertinentes et à les préparer pour l'entraînement des modèles. Cela inclut également le nettoyage des données, la normalisation et la transformation des données.

2. L'entraînement des modèles : cela consiste à entraîner les modèles en utilisant les données collectées et préparées. Cela inclut également la sélection des algorithmes de machine learning et la mise en œuvre des techniques de validation croisée.

3. La validation des modèles : cela consiste à vérifier si le modèle est précis et efficace. Cela inclut également la comparaison des modèles avec d'autres algorithmes et la sélection du meilleur modèle.

4. Le déploiement du modèle : cela consiste à déployer le modèle sur une plateforme de production pour qu'il puisse être utilisé dans le monde réel. Cela inclut également la gestion des versions du modèle et le suivi des performances.

5. La surveillance et la maintenance des modèles : cela consiste à surveiller les performances du modèle et à ajuster les paramètres si nécessaire. Cela inclut également la mise à jour du modèle avec de nouvelles données et l'optimisation continue pour améliorer les performances.