Comparaison des Orchestrateurs de Pipelines MLOps : ZenML, Kubeflow, ArgoFlow
Introduction Les Opérations de Machine Learning (MLOps) constituent un aspect crucial des entreprises modernes axées sur l’IA, assurant un déploiement, une surveillance et une gestion efficaces des modèles ML. Un élément clé du MLOps est l’orchestration des pipelines, qui automatise les flux de travail depuis l’ingestion des données jusqu’au déploiement des modèles. Dans cet article, nous comparons les principaux orchestrateurs de pipelines MLOps—ZenML, Kubeflow, ArgoFlow et d’autres alternatives—pour vous aider à choisir l’outil le plus adapté à vos besoins.
