MLOps
On construit un backbone Symfony qui orchestre entraînement, déploiement et monitoring des modèles.
Intégration CI/CD, registry de modèles et validation automatisée avant mise en prod.
Endpoints sécurisés (REST/GraphQL) avec throttling, caching et quotas par client.
Monitoring latence, biais, coûts GPU et déclenchement d'alertes Slack/PagerDuty.
KPIs
KPIs suivis pendant l'exécution.
< 30 min
Temps déploiement modèle
+100%
Incidents détectés
FAQ
01
Oui, nous définissons les contrats d'API, les standards de packaging et nous accompagnons la montée en compétence sur les pipelines.
02
AWS Sagemaker, Azure ML, Vertex AI, ainsi que des déploiements on-premise avec Kubernetes et Ray.
Passer à l'action
On collecte vos inputs, on rédige le plan éditorial et on livre la page, tracking compris.