Relier télémétrie, dépendances des pipelines et responsabilités opérationnelles sans confondre disponibilité et qualité du modèle.
Explorez l'observabilité, de la collecte de métriques et des alertes aux relais opérationnels et à la transition du notebook vers le service. Séparez les signaux d'infrastructure des preuves sur les prédictions et examinez instrumentation respectueuse de la vie privée, étiquettes limitées, responsabilités, versions reproductibles et reprise. Les exercices fictifs ne présentent aucun outil comme une garantie de fiabilité.
Cartographier métriques, tableaux, alertes, pipelines, service du modèle et responsables. Choisir des indicateurs de service respectueux de la vie privée et expliquer leurs limites sur la qualité prédictive. Créer des contrôles de transfert et de publication couvrant dépendances, reproductibilité et retour arrière.
Une expérience des logiciels déployés ou des pipelines de données et des notions de ML sont utiles. Connaître métriques, services ou notebooks n'est pas obligatoire. Les exercices se font sur papier; ne mettez pas de données personnelles dans la télémétrie et vérifiez la documentation actuelle.
Aux apprenants ayant des bases et souhaitant développer des compétences pratiques en autonomie
Aux personnes qui apprennent mieux avec des exemples, des leçons guidées et de la pratique
Aux professionnels, créateurs et développeurs indépendants recherchant une méthode reproductible
La leçon 1 est gratuite
4 leçons · Intermédiaire · Cours complet.
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