Sylvain
Administrateur
Introduction
L'adoption croissante de l'apprentissage automatique dans divers secteurs a donné naissance à une nouvelle discipline : les MLOps. Les MLOps visent à combiner les meilleures pratiques du développement de logiciels et de la science des données pour aider à construire, déployer et maintenir des modÚles d'apprentissage automatique à grande échelle. Dans cet article, nous examinerons certaines des meilleures plateformes MLOps pour vous aider dans ces tùches.MLflow
- Avantages: Open-source, large communauté et facile à intégrer avec divers frameworks d'apprentissage automatique.
- Inconvénients: Certaines fonctionnalités avancées peuvent nécessiter une courbe d'apprentissage.
DataRobot
- Avantages: Interface utilisateur intuitive, automatisation du flux de travail de bout en bout.
- InconvĂ©nients: Peut ĂȘtre coĂ»teux pour les petites entreprises.
Kubeflow
- Avantages: Conçu pour fonctionner avec Kubernetes, offrant ainsi une grande évolutivité.
- Inconvénients: Nécessite une familiarité avec Kubernetes.
Databricks
- Avantages: Intégration étroite avec Apache Spark et prise en charge pour plusieurs langages de programmation.
- InconvĂ©nients: Tarification peut ĂȘtre un obstacle pour certaines entreprises.
Tecton
- Avantages: Spécialisé dans la gestion des fonctionnalités pour les modÚles en production.
- Inconvénients: Plus limité en termes de fonctionnalités par rapport à d'autres plateformes plus complÚtes.
Avertissement
Ces plateformes sont constamment mises à jour avec de nouvelles fonctionnalités. Assurez-vous de consulter leurs sites Web pour les derniÚres informations.
Références
- MLflow - Site officiel
- DataRobot - Site officiel
- Kubeflow - Site officiel
- Databricks - Site officiel
- Tecton - Site officiel