\nL'IA de Appvizer vous guide dans l'utilisation ou la sélection de logiciel SaaS en entreprise.","FR":"France (Français)","COM":"United States (English)","UK":"United Kingdom (English)","ES":"España (Español)","DE":"Deutschland (Deutsch)","IT":"Italia (Italiano)","BR":"Brasil (Português)","NAVIGATION.ACTIVITY_AREA":"Secteur d'activité","NAVIGATION.ALL_ARTICLES_AND_SOFTWARES":"Tous les articles et logiciels","NAVIGATION.NO_ARTICLE_TO_DISPLAY":"Pas d'article disponible","NAVIGATION.SEE_ALL_ARTICLES":"Voir tous les articles","NAVIGATION.NO_SOFTWARE_TO_DISPLAY":"Pas de logiciel disponible","NAVIGATION.SEE_ALL_SOFTWARES":"Voir tous les logiciels","NAVIGATION.BACK":"Retour","BREADCRUMB.BASE_URL":"Accueil","CATEGORY.SIBLING_CATEGORIES":"{name} : les autres catégories à découvrir","CATEGORY.SOFTWARE_GUIDE":"{name} : nos guides logiciels","CATEGORY.SOFTWARE_PRESENTATION.TITLE":"{name} : les logiciels du moment","CATEGORY.LATEST_ARTICLES":"Derniers articles","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE":"{name} : les catégories populaires","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE_MOBILE":"Choisir une catégorie","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE_DESKTOP":"Autres catégories","CATEGORY.TOPIC.HOW_TO":"{name} : comment gérer de A à Z ?","CATEGORY.TOPIC.DEFINITION":"{name} : comprendre les bases","CATEGORY.TOPIC.SOFTWARE":"{name} : trouver le logiciel adapté","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE":"{name} : les catégories populaires","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE_MOBILE":"Choisir une catégorie","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE_DESKTOP":"Autres catégories","CATEGORY.POPULAR_SOFTWARE_CATEGORY.TITLE":"{name} : les annuaires de logiciels populaires","CATEGORY.POPULAR_SOFTWARE_CATEGORY.DROPDOWN_LABEL":"Autres catégories","CATEGORY.LOAD_MORE":"Charger plus d'articles","CATEGORY.LOADING":"Chargement...","CATEGORY.META.TITLE":"{name} : Actualités, Articles, Logiciels et Ressources métiers","CATEGORY.META.DESCRIPTION":"Toutes les dernières actualités, tests logiciels et guides métiers en {name} avec Appvizer","CATEGORY.SEE_ALL_SOFTWARE":"Voir tous les logiciels","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.TITLE":"{name} : les catégories associées","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.SEE_MORE":"Voir plus","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.SEE_LESS":"Voir moins","META.TITLE":"Appvizer | Média & Comparateur de Logiciels pour les Professionnels","META.DESCRIPTION":"Reinventez votre entreprise : Realisez votre veille métier et trouvez le bon logiciel adapté à vos besoins avec Appvizer","TRANSPARENCY.LABEL":"En savoir plus","TRANSPARENCY.TEXT":"La transparence est une valeur essentielle pour Appvizer. 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Kubeflow est une plateforme MLOps open source conçue pour simplifier le développement, l’orchestration et le déploiement de workflows de machine learning (ML) sur Kubernetes. Elle s’adresse aux data scientists, ingénieurs ML et équipes DevOps recherchant des pipelines ML évolutifs, reproductibles et portables. Grâce à Kubernetes, Kubeflow permet une gestion efficace des ressources et une intégration fluide avec divers outils et frameworks ML.
Quelles sont les principales fonctionnalités de Kubeflow ?
Kubeflow Pipelines pour l’orchestration de workflows
Kubeflow Pipelines (KFP) est une solution pour construire et déployer des workflows ML évolutifs et portables à l’aide de conteneurs sur des systèmes basés sur Kubernetes.
Composants modulaires : éléments réutilisables qui structurent les étapes d’un pipeline.
Orchestration automatisée : exécution des tâches dans l’ordre défini.
Évolutivité : s’exécute de manière native sur Kubernetes.
Gestion des versions : suivi des versions de pipeline et des résultats d’expérimentations.
Interface utilisateur : tableau de bord visuel pour surveiller les workflows.
Notebooks pour le développement interactif
Kubeflow permet d’exécuter des environnements de développement web tels que Jupyter, VS Code et RStudio directement dans un cluster Kubernetes.
Environnements personnalisables : compatibles avec plusieurs frameworks ML.
Gestion des ressources : allocation intelligente via Kubernetes.
Collaboration : partage facilité entre utilisateurs et équipes.
Katib pour le tuning automatisé d’hyperparamètres
Katib est le composant AutoML de Kubeflow, dédié à l’optimisation d’hyperparamètres, au early stopping et à la recherche de structures neuronales.
Compatibilité multi-frameworks : supporte TensorFlow, PyTorch, MXNet, etc.
Algorithmes de recherche : grid search, random search, optimisation bayésienne, entre autres.
Évolutivité : tuning distribué grâce à Kubernetes.
KServe pour le déploiement de modèles
KServe (anciennement KFServing) permet de déployer et gérer des modèles ML sur Kubernetes avec des ressources personnalisées.
Support multi-frameworks : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.
Autoscaling : adaptation dynamique du nombre d’instances en fonction du trafic.
Déploiements progressifs : canary releases et tests A/B intégrés.
Registre de modèles pour la gestion centralisée
Le registre de modèles de Kubeflow centralise le suivi, la version et la documentation des modèles entre équipes data science et MLOps.
Contrôle de version : gestion de différentes versions avec métadonnées associées.
Suivi d’expérimentations : historisation centralisée des entraînements et performances.
Collaboration : améliore la coordination entre développeurs et opérateurs de modèles.
Pourquoi choisir Kubeflow ?
Intégration native Kubernetes : gestion optimisée des ressources et déploiement distribué.
Architecture modulaire : chaque composant peut être utilisé séparément ou en combinaison.
Écosystème open source : communauté active et compatibilité avec de nombreux outils ML.
Indépendance du cloud : déployable sur tout cluster Kubernetes, sur site ou en cloud.
Support MLOps complet : couvre tout le cycle de vie ML, du développement à la mise en production.
Plateforme pour le développement, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, avec des outils intégrés pour le suivi et l'optimisation des performances.
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AWS Sagemaker est une plateforme complète favorisant le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique. Elle offre des fonctionnalités pour le développement rapide de modèles, des environnements de formation adaptés et des capacités avancées de déploiement. Avec des outils pour suivre les performances et optimiser les résultats, elle permet aux entreprises d'améliorer durablement leurs solutions d'IA tout en réduisant la complexité du processus.
Cette plateforme MLOps propose des outils puissants pour la création de modèles d'apprentissage automatique, leur déploiement et leur gestion en toute simplicité.
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Google Cloud Vertex AI offre une suite complète d'outils pour le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique. Les utilisateurs peuvent facilement créer, entraîner et déployer des modèles grâce à une interface intuitive. De plus, elle intègre des fonctionnalités avancées comme l'automatisation des pipelines ML et l'évaluation continue des performances. Cela permet de réduire le temps et les coûts liés au développement AI tout en garantissant une évolutivité adaptée aux besoins des entreprises.
Cette plateforme MLOps propose des outils avancés pour la gestion des données, l'entraînement des modèles et le déploiement en production, tout en favorisant la collaboration.
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Databricks est une solution complète de MLOps qui simplifie le processus d'apprentissage automatique. Elle offre des capacités robustes pour la gestion des données, permettant d'extraire, de transformer et de charger efficacement les données. Les utilisateurs peuvent entraîner des modèles à l'aide d'algorithmes variés et les déployer facilement en production. De plus, la plateforme favorise une collaboration fluide entre les équipes grâce à un environnement unifié où différentes parties prenantes peuvent contribuer ensemble.