Description
Plateformes d'IA d'entreprise pour supporter plusieurs équipes, produits et types de systèmes. Niveaux de maturité MLOps: patrons d'implémentation, construction versus achat. Architecture de données: entrepôts de données, lacs de données, ingestion, pipelines à grande échelle, entrepôt de variables. Planification: parties prenantes, rôles, métadonnées, étiquetage. Cycle de vie des modèles. Outillage partagé: dépôts d'artéfacts, gestion des identités, observabilité. Pipelines ML réutilisables et intégration continue. Conception de plateforme: composantes, zones. Sécurité et conformité: chiffrement, numérisation, images standardisées. Entraînement et surveillance continus. Protection des données personnelles: identification et masquage, apprentissage fédéré, confidentialité différentielle, données synthétiques. Architectures multi-équipes: passerelles d'API, maillage de données et maillage de service. Expérience développeur: libre-service, documentation automatisée. Optimisation des coûts infonuagiques: étiquetage, refacturation, tableaux de bord.