Mise en production

Accelerate

Utiliser la démarche Accelerate sans production est-ce possible ?

Posté le par Cyril NATKOVITCH
vitesse

Le but du récit Il s’agit avant tout d’une réflexion et d’un partage autour du sujet suivant :  Pouvons-nous utiliser la boîte à outils Accelerate quand nous n’avons pas d’environnement de production ? Y a t-il un intérêt à mesurer ? Que pouvons-nous faire ?  C’est un sujet qui questionne souvent nos clients et les Octos. Je vais vous partager mes convictions plus qu’une vérité absolue. Quelques définitions  Production  Il s’agit de l'environnement où l'on met à disposition une fonctionnalité aux utilisateurs finaux pour obtenir…

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Data Science

Data science : La shadow production pour vérifier le bon fonctionnement d’un modèle avant son déploiement

Posté le par Emmanuel Lin TOULEMONDE

Avant de déployer un nouveau modèle en production il est difficile de savoir précisément comment il va se comporter. La shadow production est une technique qui permet de se rassurer sur les performances du modèle avant de le déployer.   Dans notre précédent article sur les alternatives aux monitoring de distributions, nous évoquions brièvement le concept de shadow production. La shadow production (également appelée shadow deployment, dark mode ou shadow mode) est une technique qui consiste à faire prédire un modèle sur les données de…

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Data Science

[MLOps] Une alternative au monitoring de distributions

Posté le par Emmanuel Lin Toulemonde

Lorsque l’on s'apprête à mettre (ou lorsque l’on a mis) un système de data science en production, on souhaite s’assurer qu’il fonctionne comme prévu. Pour cela, il convient de monitorer ce système intelligent. On peut s’intéresser à des problématiques opérationnelles classiques, telles que la consommation des ressources du système, mais aussi au bon fonctionnement d’un point de vue de la data science. Pour adresser ce dernier point, la solution vers laquelle on tend généralement est le monitoring de diverses distributions calculées à partir des données…

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