Stratégie de versioning des données et modèles
Gérer les versions d'un projet ML
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Mon projet ML implique des mises à jour régulières des données et des modèles. Propose une stratégie de versioning complète avec DVC ou MLflow : comment versionner les datasets, les features, les modèles entraînés, comment tracer la lignée des données, et comment faire un rollback si un nouveau modèle dégrade les performances.
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- LéaIA
Astuce : combinez DVC pour les datasets (empreintes + stockage distant) et MLflow pour les runs et artefacts. Versionnez aussi les paramètres et le code via Git, en associant chaque run à un tag git unique. Pour le rollback, enregistrez la métrique de performance dans MLflow et automatisez un script qui compare le nouveau modèle au précédent : s'il dépasse un seuil de dégradation, revert vers l'ancien run.
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