MLOps - Gestion du Cycle de Vie d'Apprentissage Automatique
Ce projet démontre un pipeline MLOps (Machine Learning Operations) complet pour gérer le cycle de vie d'apprentissage automatique. Il intègre trois outils clés: Great Expectations pour validation de données, Prefect pour orchestration de workflows et MLflow pour suivi d'expériences et gestion de modèles. Le projet inclut chargement de données, prétraitement, entraînement de modèles, validation, déploiement et capacités de service. Il prend en charge déploiement basé sur Docker et développement local, avec outils complets pour versioning de modèles, suivi d'expériences et workflows automatisés. Le système inclut FastAPI pour service de modèles, Jupyter Lab pour développement et conteneurisation Docker pour environnements cohérents.
Aperçu
Ce projet démontre un pipeline MLOps (Machine Learning Operations) complet pour gérer le cycle de vie d'apprentissage automatique. Il intègre trois outils clés: Great Expectations pour validation de données, Prefect pour orchestration de workflows et MLflow pour suivi d'expériences et gestion de modèles. Le projet inclut chargement de données, prétraitement, entraînement de modèles, validation, déploiement et capacités de service. Il prend en charge déploiement basé sur Docker et développement local, avec outils complets pour versioning de modèles, suivi d'expériences et workflows automatisés. Le système inclut FastAPI pour service de modèles, Jupyter Lab pour développement et conteneurisation Docker pour environnements cohérents.
Fonctionnalités clés
Validation de données avec Great Expectations
Orchestration de workflows avec Prefect
Suivi d'expériences et registre de modèles avec MLflow
Service de modèles avec API REST FastAPI
Conteneurisation Docker pour déploiement
Intégration multi-services (MLflow, Prefect, FastAPI, Jupyter)
Vérifications automatiques de qualité de données
Planification de tâches et gestion de dépendances
Versioning de modèles et stockage d'artefacts
Environnement de développement avec Jupyter Lab
pages.portfolio.projects.mlops_lifecycle_management.features.10
Principales fonctionnalités
Intégration de Great Expectations, Prefect et MLflow pour pipeline MLOps complet
Implémentation de validation de données automatisée et assurance qualité
Création d'orchestration de workflows avec Prefect pour gestion de tâches
Configuration de suivi d'expériences complet avec MLflow
Déploiement d'API de service de modèles avec FastAPI
Conteneurisation de système entier avec Docker pour déploiement cohérent
Défis et solutions
Intégration d'Outils
Intégration de plusieurs outils MLOps de manière fluide avec interfaces standardisées et gestion de configuration
Validation de Données
Assurance de qualité de données tout au long du pipeline utilisant Great Expectations avec vérifications de validation automatisées
Orchestration de Workflows
Gestion de workflows ML complexes avec dépendances utilisant Prefect pour orchestration de tâches
Suivi d'Expériences
Atteinte de reproductibilité et versioning de modèles utilisant MLflow pour suivi d'expériences complet
Déploiement de Modèles
Assurance de déploiement cohérent à travers environnements utilisant conteneurisation Docker avec service de modèles MLflow
Gestion Multi-Services
Gestion de plusieurs services (MLflow, Prefect, FastAPI, Jupyter) utilisant conteneur multi-services Docker
Technologies
MLOps Tools
API
Development
Data
Visualization
Environment
Informations du projet
- Statut
- Completed
- Année
- 2025
- Architecture
- Architecture Pipeline MLOps avec Validation de Données, Orchestration de Workflows et Gestion de Modèles
- Category
- Data Science