1. Qu’est-ce que le MLOps (Machine Learning Operations) ?

Le MLOps applique les principes du DevOps (intégration continue, livraison continue, infrastructure as code) aux spécificités des systèmes d’apprentissage automatique. Contrairement à un logiciel conventionnel où seul le code évolue, un système de ML repose sur la trilogie vivante : Code + Données + Modèle.

2. Conteneurisation standardisée avec NVIDIA Container Toolkit

Pour garantir la reproductibilité absolue des environnements CUDA entre machines de développement et serveurs de calcul, l’étudiant maîtrise les images Docker optimisées :

FROM pytorch/pytorch:2.3.0-cuda12.1-cudnn8-runtime

WORKDIR /workspace
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY src/ /workspace/src/
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

CMD ["python", "src/train_distributed.py"]

3. Orchestration avec Kubernetes et KubeFlow

À grande échelle, les entraînements sont répartis sur des grappes de serveurs (GPU Clusters). L’étudiant apprend à configurer les ressources matérielles dans des manifestes Kubernetes : allocation exclusive de cartes GPU (nvidia.com/gpu: 4), gestion de la mémoire partagée inter-processus (shm-size) et orchestration des pipelines d’entraînement automatique avec KubeFlow.

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