{"id":3494,"date":"2023-04-06T10:25:42","date_gmt":"2023-04-06T08:25:42","guid":{"rendered":"https:\/\/datapy.fr\/?p=3494"},"modified":"2024-03-27T16:21:06","modified_gmt":"2024-03-27T15:21:06","slug":"mlflow-vs-kubeflow","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datapy.fr\/index.php\/2023\/04\/06\/mlflow-vs-kubeflow\/","title":{"rendered":"MLflow VS Kubeflow"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"3494\" class=\"elementor elementor-3494\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-783c11c2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"783c11c2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-259ea9a2\" data-id=\"259ea9a2\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3eda9bd1 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3eda9bd1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! 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elementor - v3.21.0 - 25-04-2024 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\nMLflow VS Kubeflow<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-49724723 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"49724723\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-51e58d77\" data-id=\"51e58d77\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7bade137 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7bade137\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! 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Il se concentre sur la simplification de la gestion des pipelines d&rsquo;apprentissage automatique. L&rsquo;interface de d\u00e9veloppement est simple et facile \u00e0 int\u00e9grer aux outils courants de l&rsquo;industrie tels que Python, R et Java. MLflow fournit \u00e9galement des fonctionnalit\u00e9s de suivi des exp\u00e9riences, d&rsquo;enregistrement des mod\u00e8les et de d\u00e9ploiement de mod\u00e8les.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Kubeflow est un outil open source permettant de g\u00e9rer les flux de travail d&rsquo;apprentissage automatique sur le syst\u00e8me d&rsquo;orchestration de conteneurs Kubernetes. Il fournit une plate-forme compl\u00e8te pour les workflows de l&rsquo;apprentissage automatique, y compris la gestion des pipelines, la surveillance et l&rsquo;optimisation. Kubeflow est con\u00e7u pour \u00eatre utilis\u00e9 dans un environnement distribu\u00e9 et \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9 sur des environnements cloud ou sur site.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>En r\u00e9sum\u00e9, MLflow se concentre sur la gestion des pipelines d&rsquo;apprentissage automatique via une interface simple et une int\u00e9gration facile avec les outils couramment utilis\u00e9s. Kubeflow offre une plate-forme compl\u00e8te pour les workflows de l&rsquo;apprentissage automatique dans un environnement distribu\u00e9. Il est important de comprendre vos besoins en mati\u00e8re de gestion des workflows de l&rsquo;apprentissage automatique pour d\u00e9terminer la meilleure solution pour votre projet.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:heading --><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-7749aff4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"7749aff4\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-593619b7\" data-id=\"593619b7\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5e2149 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class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>MLflow est une plateforme populaire pour g\u00e9rer l&rsquo;ensemble du cycle de vie de l&rsquo;apprentissage automatique, et elle offre plusieurs avantages :<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:list {\"ordered\":true} --><\/p>\n<ol><!-- wp:list-item -->\n<li>Suivi des exp\u00e9riences : MLflow permet de suivre les exp\u00e9riences d&rsquo;apprentissage automatique. Il enregistre les param\u00e8tres, les versions de code, les m\u00e9triques et les artefacts pour chaque ex\u00e9cution. L&rsquo;interface utilisateur web permet de visualiser les donn\u00e9es.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Reproductibilit\u00e9 :il permet de reproduire les ex\u00e9cutions ant\u00e9rieures avec les m\u00eames param\u00e8tre param\u00e8tres et la m\u00eame version de code. Cela facilite la compr\u00e9hension des r\u00e9sultats ant\u00e9rieurs et la comparabilit\u00e9 des performances des mod\u00e8les.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Packaging de code : un packaging de code pour encapsuler les d\u00e9pendances logicielles requises et ex\u00e9cuter un mod\u00e8le dans un seul paquet. Cela facilite la collaboration et le partage des mod\u00e8les entre les \u00e9quipes.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>D\u00e9ploiement de mod\u00e8les : d\u00e9ployer des mod\u00e8les form\u00e9s sur des syst\u00e8mes de production, comme des applications web ou des syst\u00e8mes d&rsquo;int\u00e9gration continue.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Interop\u00e9rabilit\u00e9 : MLflow est con\u00e7u pour \u00eatre utilis\u00e9 avec plusieurs biblioth\u00e8ques d&rsquo;apprentissage automatique et plates-formes, telles que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn. Il est donc possible d&rsquo;utiliser MLflow avec des projets existants.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ol>\n<p><!-- \/wp:list --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>En r\u00e9sum\u00e9, MLflow offre une solution int\u00e9gr\u00e9e pour suivre et g\u00e9rer le cycle de vie de l&rsquo;apprentissage automatique. Cela simplifie les processus de d\u00e9veloppement, de collaboration et de production.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-60f5f15c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"60f5f15c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3364b128\" data-id=\"3364b128\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d53693d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d53693d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Limites<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56d05ae5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"56d05ae5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>MLflow est une plateforme populaire pour la gestion du cycle de vie de l&rsquo;apprentissage automatique. Cependant elle pr\u00e9sente \u00e9galement certaines limites :<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:list {\"ordered\":true} --><\/p>\n<ol><!-- wp:list-item -->\n<li>D\u00e9pendant de Databricks : Databricks a d\u00e9velopp\u00e9 MLflow et est le mieux int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 cette plate-forme. Si vous n&rsquo;utilisez pas Databricks, vous pourriez rencontrer des difficult\u00e9s \u00e0 utiliser pleinement les fonctionnalit\u00e9s de MLflow.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Complexit\u00e9 de l&rsquo;installation : le processus peut \u00eatre complexe et n\u00e9cessiter l&rsquo;utilisation de plusieurs biblioth\u00e8ques et d\u00e9pendances. Si vous n&rsquo;\u00eates pas familier avec la gestion de d\u00e9pendances, vous pourriez rencontrer des difficult\u00e9s.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Documentation limit\u00e9e : bien que MLflow soit une plateforme populaire, la documentation disponible peut \u00eatre limit\u00e9e pour certaines fonctionnalit\u00e9s sp\u00e9cifiques. Cela peut \u00eatre difficile pour les utilisateurs d&rsquo;apprendre \u00e0 utiliser certaines fonctionnalit\u00e9s.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Fonctionnalit\u00e9s limit\u00e9es : certaines fonctionnalit\u00e9s avanc\u00e9es sont indisponibles, comme la gestion de d\u00e9pendances et la surveillance des pipelines en temps r\u00e9el. Si vous avez besoin de ces fonctionnalit\u00e9s, vous pourriez devoir utiliser des outils suppl\u00e9mentaires.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ol>\n<p><!-- \/wp:list --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>En r\u00e9sum\u00e9, MLflow offre une solution int\u00e9gr\u00e9e mais \u00e0 des limites en termes de d\u00e9pendance \u00e0 Databricks, de complexit\u00e9 d&rsquo;installation, de documentation limit\u00e9e et de fonctionnalit\u00e9s limit\u00e9es.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-dbd260e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"dbd260e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5aeac46\" data-id=\"5aeac46\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05adcb7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"05adcb7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Kubeflow<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-324e125 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"324e125\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0a515b3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0a515b3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Avantages<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-260eed8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"260eed8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Les avantages de Kubeflow incluent :<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:list {\"ordered\":true} --><\/p>\n<ol><!-- wp:list-item -->\n<li>Int\u00e9gration avec Kubernetes : Kubeflow utilise Kubernetes pour orchestrer les workflows d&rsquo;apprentissage automatique. Ce qui offre une infrastructure robuste pour les d\u00e9ploiements distribu\u00e9s.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Portabilit\u00e9 : Kubeflow peut \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9 dans des environnements cloud ou sur site. Cela donne aux \u00e9quipes une grande flexibilit\u00e9 dans des environnements hybrides ou multi-cloud.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Interop\u00e9rabilit\u00e9 : s&rsquo;int\u00e8gre facile \u00e0 d&rsquo;autres outils populaires utilis\u00e9s dans l&rsquo;industrie, tels que TensorFlow, PyTorch, et scikit-learn.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Collaboration : une plate-forme collaborative entre les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement et de recherche. Cela am\u00e9liore l&rsquo;efficacit\u00e9 du cycle de vie de l&rsquo;apprentissage automatique.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Scalabilit\u00e9 : Kubeflow est con\u00e7u pour g\u00e9rer les workflows d&rsquo;apprentissage automatique de grande envergure. C&rsquo;est un choix id\u00e9al pour les entreprises qui travaillent sur des projets de machine learning \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/li>\n<\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-0222272 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"0222272\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-97efebc\" data-id=\"97efebc\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa7ae04 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fa7ae04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Limites<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-39cc9bf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"39cc9bf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Les limites de Kubeflow incluent :<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:list {\"ordered\":true} --><\/p>\n<ol><!-- wp:list-item -->\n<li>Complexit\u00e9 d&rsquo;installation : l&rsquo;installation de Kubeflow peut \u00eatre complexe et n\u00e9cessite une bonne connaissance de Kubernetes et de l&rsquo;infrastructure cloud.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Exigences en mati\u00e8re de ressources : Kubeflow peut n\u00e9cessiter beaucoup de ressources pour fonctionner efficacement, en particulier lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de processus d&rsquo;apprentissage automatique volumineux.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Apprentissage en cours de route : c&rsquo;est un outil en \u00e9volution rapide. Les utilisateurs doivent s&rsquo;adapter aux nouvelles fonctionnalit\u00e9s et aux changements de la plate-forme au fil du temps.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>D\u00e9pendance de Kubernetes : Kubeflow est \u00e9troitement int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 Kubernetes. Les utilisateurs doivent comprendre Kubernetes pour pouvoir utiliser efficacement Kubeflow.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><!-- wp:list-item -->\n<li>Complexit\u00e9 de la gestion des workflows : de nombreuses fonctionnalit\u00e9s pour la gestion des workflows d&rsquo;apprentissage automatique. La complexit\u00e9 de la plate-forme peut rendre difficile la gestion des workflows pour les utilisateurs peu familiaris\u00e9s avec les outils de gestion des pipelines.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ol>\n<p><!-- \/wp:list --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>En r\u00e9sum\u00e9, Kubeflow peut pr\u00e9senter certains d\u00e9fis pour ceux qui n&rsquo;ont pas une bonne compr\u00e9hension de Kubernetes et de l&rsquo;infrastructure cloud, cependant il offre \u00e9galement de nombreuses fonctionnalit\u00e9s puissantes pour la gestion des workflows d&rsquo;apprentissage automatique. Il est important de comprendre vos besoins en mati\u00e8re de gestion des workflows d&rsquo;apprentissage automatique pour d\u00e9terminer si Kubeflow est la meilleure solution pour votre projet.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f35806c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f35806c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cdde5a7\" data-id=\"cdde5a7\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c47080 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3c47080\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Lequel choisir ?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00d64af elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"00d64af\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>En conclusion, si votre organisation utilise d\u00e9j\u00e0 Kubernetes comme plateforme de d\u00e9ploiement, Kubeflow pourrait \u00eatre le choix le plus logique car il s&rsquo;int\u00e8gre de mani\u00e8re transparente \u00e0 votre infrastructure existante.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Si vous recherchez une solution de compl\u00e8te pour le cycle de vie des mod\u00e8les de machine learning, MLflow pourrait \u00eatre une meilleure option car il offre des fonctionnalit\u00e9s plus compl\u00e8tes pour la gestion des mod\u00e8les de machine learning, bien qu&rsquo;il ne soit pas sp\u00e9cifiquement con\u00e7u pour s&rsquo;int\u00e9grer avec Kubernetes.<\/p>\n<p><!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph --><\/p>\n<p>Dans l&rsquo;ensemble, il est important d&rsquo;\u00e9valuer les fonctionnalit\u00e9s et les besoins sp\u00e9cifiques de votre organisation avant de prendre la d\u00e9cision d&rsquo;utiliser MLflow ou Kubeflow.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-27feaf56 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"27feaf56\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-698b646\" data-id=\"698b646\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63c7ef28 elementor-position-left elementor-mobile-position-left elementor-view-default elementor-vertical-align-top elementor-widget elementor-widget-icon-box\" data-id=\"63c7ef28\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-box.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<link rel=\"stylesheet\" href=\"https:\/\/datapy.fr\/wp-content\/plugins\/elementor\/assets\/css\/widget-icon-box.min.css\">\t\t<div class=\"elementor-icon-box-wrapper\">\n\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-icon-box-icon\">\n\t\t\t\t<span  class=\"elementor-icon elementor-animation-\">\n\t\t\t\t<i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-right\"><\/i>\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-icon-box-content\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-icon-box-title\">\n\t\t\t\t\t\t<span  >\n\t\t\t\t\t\t\tVous devriez \u00e9galement aimer\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-1d731626 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"1d731626\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-75bfeee1\" data-id=\"75bfeee1\" data-element_type=\"column\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap 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href=\"https:\/\/datapy.fr\/index.php\/2021\/05\/26\/le-serverless-une-approche-efficace-a-bas-prix\/\" tabindex=\"-1\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1576\" src=\"https:\/\/datapy.fr\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/DataPy_Article_moteur_de_requetes_pour_dashboarding_bigdata_serverless.jpeg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-3177\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datapy.fr\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/DataPy_Article_moteur_de_requetes_pour_dashboarding_bigdata_serverless.jpeg 2560w, https:\/\/datapy.fr\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/DataPy_Article_moteur_de_requetes_pour_dashboarding_bigdata_serverless-300x185.jpeg 300w, https:\/\/datapy.fr\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/DataPy_Article_moteur_de_requetes_pour_dashboarding_bigdata_serverless-1024x630.jpeg 1024w, https:\/\/datapy.fr\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/DataPy_Article_moteur_de_requetes_pour_dashboarding_bigdata_serverless-768x473.jpeg 768w, 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R\u00e9mi a eu de nombreuses exp\u00e9riences dans les domaines de la tech, chez des industriels com...<\/p><\/div><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-6af68651\" data-id=\"6af68651\" data-element_type=\"column\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-70334890 elementor-position-top elementor-widget elementor-widget-image-box\" data-id=\"70334890\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image-box.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-image-box-wrapper\"><figure class=\"elementor-image-box-img\"><a href=\"https:\/\/datapy.fr\/index.php\/2021\/06\/07\/forces-et-faiblesses-de-spark-et-elasticsearch\/\" tabindex=\"-1\"><img decoding=\"async\" width=\"1050\" height=\"566\" src=\"https:\/\/datapy.fr\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/20210604-DataPy_Apache_SPARK_ELASTICSEARCH-e1711553094473.jpeg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-3184\" alt=\"\" \/><\/a><\/figure><div class=\"elementor-image-box-content\"><h3 class=\"elementor-image-box-title\"><a href=\"https:\/\/datapy.fr\/index.php\/2021\/06\/07\/forces-et-faiblesses-de-spark-et-elasticsearch\/\">Forces et faiblesses de Spark et Elasticsearch<\/a><\/h3><p class=\"elementor-image-box-description\">\nNous avons partag\u00e9 les enjeux li\u00e9s \u00e0 la techno du Serverless dans le pr\u00e9c\u00e9dent article. Nous allons creuser aujourd\u2019hui les solutions les plus connues dans le domaine du traitement de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle, Spark et Elasticsearch.<\/p><\/div><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-39ffd6db\" data-id=\"39ffd6db\" data-element_type=\"column\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58a9b18 elementor-position-top elementor-widget elementor-widget-image-box\" data-id=\"58a9b18\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image-box.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-image-box-wrapper\"><figure class=\"elementor-image-box-img\"><a href=\"https:\/\/datapy.fr\/index.php\/2021\/05\/26\/le-serverless-une-approche-efficace-a-bas-prix\/\" tabindex=\"-1\"><img decoding=\"async\" width=\"1050\" height=\"566\" src=\"https:\/\/datapy.fr\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/20210526-Serverless-e1711553126530.jpeg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-3182\" alt=\"\" \/><\/a><\/figure><div class=\"elementor-image-box-content\"><h3 class=\"elementor-image-box-title\"><a href=\"https:\/\/datapy.fr\/index.php\/2021\/05\/26\/le-serverless-une-approche-efficace-a-bas-prix\/\">Le serverless, une approche efficace \u00e0 bas prix<\/a><\/h3><p class=\"elementor-image-box-description\"> \nNous avions introduit dans l\u2019article pr\u00e9c\u00e9dent ce qu\u2019\u00e9tait la notion de moteur de requ\u00eate de dashboarding. Nous allons \u00e0 pr\u00e9sent nous concentrer sur une nouvelle notion, plus proche des ressources mat\u00e9rielles, le serverless.\n<\/p><\/div><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>MLflow VS Kubeflow Ce sont deux outils de gestion du cycle de vie de l&rsquo;apprentissage automatique. MLflow est un outil open source d\u00e9velopp\u00e9 par Databricks pour g\u00e9rer les pipelines d&rsquo;apprentissage automatique. Il se concentre sur la simplification de la gestion des pipelines d&rsquo;apprentissage automatique. 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