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MLOps sur Databricks : unifier DataOps, ModelsOps et DevOps sur une seule plateforme

November 8 @1:10 PM

Overview

À mesure que les entreprises déploient le ML de manière systématique, les préoccupations opérationnelles deviennent la principale source de complexité. Les opérations de machine learning (MLOps) sont apparues comme une pratique permettant de gérer cette complexité.  Chez Databricks, nous voyons directement comment les clients développent leurs approches MLOps dans une grande variété d'équipes et d'entreprises.

Dans cette session, nous allons partager comment Databricks résout ce problème de manière unique en unifiant les aspects clés de MLOps, à savoir DataOps, ModelsOps et DevOps, sur une plateforme unifiée au travers du Lakehouse, permettant une production ML plus rapide et plus fiable. Nous montrerons comment votre organisation peut mettre en place de solides pratiques MLOps de manière incrémentale. Nous exposerons les principes généraux qui peuvent guider les décisions de votre organisation en matière de MLOps, en présentant les architectures cibles les plus courantes que nous observons chez nos clients.

Session Speakers

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Anastasia Prokaieva

Senior Specialist Solutions Engineer

Databricks

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