Si vous avez déjà déployé des modèles d’apprentissage automatique dans votre organisation, vous connaissez peut-être déjà l’approche MLOps. Téléchargez ce livre blanc qui traite des MLOps, un mélange structuré de processus, d'outils et de meilleures pratiques, spécialement conçus pour introduire vos modèles d’apprentissage automatique dans des scénarios de production réels.
La gestion des MLOps dans un contexte d'entreprise présente des défis uniques, allant de la disponibilité d'outils divers à l'implication d'équipes interfonctionnelles en passant par les politiques de l'entreprise. Notre livre blanc dissèque ces obstacles, identifie les barrières qui en découlent et fournit des informations exploitables pour dynamiser votre parcours MLOps.
Au milieu d'un océan d'options, pourquoi opter pour Databricks comme plateforme de modèles d’apprentissage automatique? Voici trois raisons :
- Apprentissage automatique à grande échelle : Conçu pour l’entraînement distribué de modèles sur les données massives basées sur Apache Spark, Databricks permet d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique dans des ensembles de données de toute taille.
- Tirer parti des avantages de l’architecture Lakehouse : Avec l’architecture Lakehouse comme source unique de vérité pour vos données, vous pouvez utiliser la même source de données pour votre flux de travail d’apprentissage automatique, sans devoir déplacer les données d’une solution d’entrepôt de données.
- Simplification du flux de travail grâce à une solution complète d’apprentissage automatique : Élimination des silos, réduction de la complexité du flux de travail et amélioration de la productivité avec Databricks, depuis la préparation des données jusqu’à la surveillance des modèles dans une plateforme unique.
