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MLOps et déploiement de modèles
Faites passer vos modèles du prototype à la production, puis gardez-les-y. Nous construisons des chaînes CI/CD et d'entraînement continu, automatisons tests, validation et retours arrière, et mettons en place le service des modèles par lots, en temps réel ou en flux — sur site, dans votre VPC ou dans le cloud.
Nous faisons passer vos modèles du prototype à la production avec des chaînes CI/CD et d'entraînement continu, des tests et retours arrière automatisés et un service qui tient la charge — pour des mises en production reproductibles et sûres.
Ce qui est inclus
- Déploiement en production pour l'inférence par lots, en temps réel et en flux
- Chaînes CI/CD et d'entraînement continu
- Empaquetage, tests, validation et retour arrière automatisés
- Service des modèles ML et d'IA générative à grande échelle
Comment nous procédons
Un chemin clair, du premier échange à un système que votre équipe exploite.
- Étape 1:
Évaluer votre chemin vers la production
Nous examinons comment vos modèles arrivent aujourd'hui en production, et où les mises en production bloquent ou échouent.
- Étape 2:
Concevoir la chaîne
Chaînes CI/CD et d'entraînement continu, modes de déploiement et retour arrière, adaptés à votre environnement.
- Étape 3:
Automatiser construction, tests et livraison
Empaquetage, validation et contrôles de livraison s'exécutent à chaque changement, avec un déploiement progressif des modèles.
- Étape 4:
Transmettre les guides d'exploitation
Votre équipe récupère les chaînes, les tableaux de bord et les guides d'exploitation pour les faire vivre.
Les technologies que nous utilisons
Choisies selon votre environnement : nous travaillons dans votre cloud et avec les outils que vous utilisez déjà.
Plateformes MLOps
- PyTorch
- TensorFlow
- Vertex AI
- MLflow
- Kubeflow
- Prometheus
- Grafana
CI/CD
- GitHub Actions
- GitLab CI/CD
- Jenkins
Conteneurs et orchestration
- Kubernetes
- Docker
- OpenShift
En pratique
SantéSanté : pipelines ML prêts pour la production (MLOps)
Les modèles de ML santé restaient bloqués entre le prototype et la production.
Mission représentative — les chiffres illustrent les résultats que cette approche vise à produire ; ils ne constituent pas des résultats clients audités.
Lire l'étude de casQuestions fréquentes
Pouvez-vous déployer sur notre propre infrastructure ?
Oui. Les chaînes et le service des modèles peuvent tourner sur votre cluster Kubernetes ou OpenShift, dans votre VPC ou entièrement sur site — y compris sans accès à Internet — avec authentification unique, contrôle d'accès par rôle et réseau privé.
Qu'est-ce que l'entraînement continu, et en avons-nous besoin ?
L'entraînement continu réentraîne et réévalue automatiquement un modèle quand de nouvelles données arrivent ou que sa qualité baisse. Nous le recommandons quand les données évoluent vite ; sinon, un réentraînement planifié ou à la demande est plus simple.
Cela couvre-t-il les applications LLM et d'IA générative ?
La même discipline de livraison s'applique. Pour le versionnage des consignes, les contrôles d'évaluation et la surveillance des hallucinations, voir notre service IA générative et LLMOps.
Pouvez-vous travailler avec nos outils existants ?
Oui. Nous partons de l'existant — GitHub Actions, GitLab CI/CD ou Jenkins ; MLflow, Kubeflow ou Vertex AI — plutôt que d'imposer une nouvelle pile technique.
Comment une mission est-elle cadrée ?
Nous commençons par un appel découverte et une courte évaluation de votre chemin actuel vers la production, puis nous convenons d'un périmètre, de jalons et d'une passation avant tout développement.