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Nous déployons, maintenons et gérons tout le cycle de vie de votre apprentissage automatique - MLOps

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Notre approche

Évaluer le type de blocs d’apprentissage automatique générés.
Évaluer l’évolutivité requise pour l’opérationnalisation.
Évaluer le niveau d’automatisation requis.
Évaluer l’expertise interne en matière d’opérations de ML.
Évaluer l’environnement de travail des data scientists et des data engineers.

Conception de haut niveau de l’environnement MLOps et validation
Conception de cas de test
Revue technique et validation de la conception et de l’architecture

Conception détaillée de l’environnement MLOps
Implémentation de l’environnement (préproduction/production)
Cas de test

Formation des ressources identifiées sur la gestion et l’utilisation de l’environnement
Rapport final avec une feuille de route

Livrables

Les livrables suivants sont à prévoir pendant et après notre mandat :

La mise en œuvre d’un environnement variable dans MLOps

Session de formation MLOps

Document de conception haut niveau et bas niveau

Un rapport avec des recommandations et une feuille de route

Montréal

1275 Av. des Canadiens-de-Montréal,

Montréal, QC H3B 0G4

Canada

Los Angeles

312 Arizona Ave,

Santa Monica, CA 90401,

USA

Dubaï

Gate Avenue Zone D at DIFC – Sheikh Zayed Road

Dubai, United Arab Emirates

Doha

1 Al Corniche St, Burj Doha, level 21,

Doha, Qatar

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