Le chemin d’un petit modèle vers l’avenir en production

Hands-on Labs

Salle : Neuilly LAB 2

Horaire : Wednesday 13:30 16:30

Résumé de la présentation :

Le développement d’un modèle est terminé et la clé USB contenant le notebook Jupiter est remise au Team Leader. Le parcours du modèle ne doit pas s'arrêter là.

C’est le départ d’une aventure vers l’industrialisation, on rencontrera des obstacles comme les affres de la reproductibilité ou les dangers de l'overfitting et des succès tels que notre première mise en production. Lors de cette expédition nous serons accompagnés de plusieurs protagonistes qui nous aideront dans notre quête :

  1. Vertex AI nous permet de réduire la partie d’industrialisation pour déployer des modèles plus rapidement et ne garder que la partie fun de notre travail.

  2. Kubeflow nous assiste avec l’exécution de bout au bout d’un workflow ML, l’expérimentation facile et la combinaison des composants.

Notre aventure se déroulera en plusieurs parties :

  1. migration lift and shift avec VertexAI ;

  2. orchestration des expérimentations avec Kubeflow ;

  3. pour les survivants, HyperParameter Tuning en bonus

Les personnages et les faits de cette situation étant purement fictifs, toute ressemblance avec la vraie vie ne serait pas du tout fortuite.

Prérequis : Python et notion ML/Docker

bigd

Track : Big Data, Machine Learning, Analytics

Niveau de la présentation : Intermediate

Room Neuilly LAB 2

Florent LEGRAS Florent LEGRAS

I started to code in BASIC on an "Amstrad CPC 464" with my older brother, 18 years later I graduated in bioinformatics. I then evolved in the consulting world to end up developing the data entity at SFEIR. I am passionate about ML and I like to test new models, the last one being the "SRGAN".

Yulianna Khorolich Yulianna Khorolich

Hi everyone! My name is Yulianna, and I am a Lead Machine Learning Engineer at SFEIR. In my all-around career path, I got the chance to participate in all phases of the software development lifecycle. At the moment, I enable data-driven decision-making by creating simple solutions that are easily maintainable, cost-effective, well-documented and documented, and most importantly, documented.