Mise en place d’un pipeline MLOps complet avec TensorFlow Serving

Scénario

Contexte : Un modèle TensorFlow est prêt mais doit être déployé en production avec haute disponibilité. Le Problème : Aucun mécanisme structuré de versioning et déploiement n’est en place. Contraintes : Utiliser TensorFlow Serving. Gérer versioning des modèles. Mettre en place monitoring des performances en production. Prévoir rollback en cas d’échec. Livrable attendu : Concevoir une architecture MLOps complète pour déploiement, versioning et monitoring d’un modèle TensorFlow.

Compétences ciblées