1. Traçabilité des expérimentations et Registre de modèles (Model Registry) avec MLflow

Fini le temps où les modèles étaient nommés « model_final_v2_really_final.pt ». MLflow standardise le suivi scientifique :

• Enregistrement automatique des hyperparamètres, métriques de validation (Loss, F1, BLEU) et courbes d’entraînement à chaque époque.
• Stockage des artefacts (poids sérialisés, matrices de confusion).
• Passage formalisé des états de maturité dans le Model Registry : Staging → Production → Archived.

2. Optimisation des modèles pour l’inférence en production

Déployer un modèle PyTorch brut en production est souvent trop gourmand en mémoire et trop lent. Des compilateurs spécialisés optimisent le graphe de calcul :

• ONNX (Open Neural Network Exchange) : Format d’échange interopérable permettant d’exécuter un modèle sur n’importe quel runtime matériel.
• TensorRT & Triton Inference Server (NVIDIA) : Fusion des couches de calcul, élimination des opérations mortes, et exécution concurrente dynamique par lots (Dynamic Batching) divisant la latence par dix.
• vLLM : Moteur de service d’inférence pour LLM exploitant le mécanisme révolutionnaire PagedAttention pour gérer la mémoire vive de la carte graphique avec une efficacité maximale.