Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 12
Rubrique: Ingénieur IA
Le déploiement de modèles consiste à prendre un modèle d'apprentissage automatique qui a été formé et validé, et à le rendre disponible pour une utilisation pratique dans un environnement de production. Cela implique de transférer le modèle du stade de développement à un cadre où il peut répondre aux requêtes en temps réel ou traiter des données en lots pour produire des résultats. Le déploiement garantit que le modèle peut interagir avec d'autres systèmes et applications, offrant des prédictions ou des analyses exploitables.
L'un des principaux défis du déploiement de modèles est de s'assurer que le modèle fonctionne efficacement dans l'environnement cible, que ce soit en termes de vitesse, de précision ou d'évolutivité. Cela nécessite souvent des ajustements supplémentaires et des tests pour garantir que le modèle est stable et performant.
Le déploiement est une étape cruciale dans le cycle de vie des modèles IA. Sans un déploiement adéquat, même le modèle le plus avancé ne peut pas fournir de valeur réelle. Voici quelques raisons pour lesquelles cette étape est essentielle :
En résumé, le déploiement de modèles est la phase qui transforme un simple projet de développement en un outil fonctionnel et bénéfique sur le plan pratique. Il permet de délivrer de la valeur ajoutée en s’intégrant dans les processus métier et en accédant aux utilisateurs finaux de manière efficiente et sécurisée.