Pipelines ML hors ligne vs. en ligne : la clé pour la mise à l’échelle de l’IA

Cet article met en évidence la différence cruciale entre les pipelines d’apprentissage automatique hors ligne et en ligne dans la construction de systèmes d’IA évolutifs. Les pipelines hors ligne gèrent le traitement par lots, comme la collecte de données, l’ETL et l’entraînement des modèles, tandis que les pipelines en ligne fournissent des prédictions en temps réel ou quasi réel aux utilisateurs. L’article souligne l’importance de séparer ces pipelines et utilise un pipeline de fonctionnalités pour l’ajustement fin d’un SLM de résumé comme exemple. Il explique comment construire un processus de génération de jeux de données reproductible, traçable et évolutif à l’aide de frameworks MLOps tels que ZenML. Ce processus extrait des données de MongoDB, les traite en plusieurs étapes et les publie finalement sur Hugging Face. Comprendre cette séparation est crucial pour construire des systèmes d’IA robustes en production.