Pipeline CI/CD pour ML
Automatiser le cycle de vie du modèle
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Conçois un pipeline CI/CD pour un projet ML avec GitHub Actions. Le pipeline doit inclure : tests unitaires des transformations de données, tests d'intégration du modèle, validation des performances (le nouveau modèle doit surpasser [baseline]), publication du modèle dans [MLflow/W&B/autre] et déploiement automatique si les seuils sont atteints.
Personnaliser ce prompt avec Léa
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Cas d'usage
Améliorez ce prompt
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Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Conseil pratique : utilisez une matrice (`matrix`) dans GitHub Actions pour exécuter les tests unitaires et de performance sur plusieurs sous-ensembles de données ou hyperparamètres. Cela détecte plus tôt une éventuelle faiblesse du modèle avant le déploiement.
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