Comprendre l’industrialisation de l’IA et du machine learning sur Azure.
Les flashcards combinées à la répétition espacée renforcent la mémorisation active. Vous révisez au bon moment, vous retenez plus durablement, et vous mesurez vos progrès carte après carte.
Carte 1
Centraliser la gestion des actifs ML d’un projet au sein d’un même tenant.
Explication
Le workspace regroupe modèles, expériences, données référencées, compute et déploiements pour un domaine ML donné.
Erreur fréquente
Penser qu’un seul workspace doit servir pour toute l’entreprise, indépendamment des domaines métier et des contraintes de sécurité.
Carte 2
Une compute instance dédiée à un utilisateur ou un petit groupe.
Explication
Les compute instances sont conçues pour le développement interactif, avec environnement persistant et isolation utilisateur.
Erreur fréquente
Confondre compute cluster et compute instance et utiliser un cluster pour exécuter des notebooks interactifs individuels.
Carte 3
Un DataStore pointant vers un compte de stockage ou data lake.
Explication
Le DataStore abstrait le backend de stockage, alors que le DataAsset décrit une vue métier versionnée sur ces données.
Erreur fréquente
Utiliser uniquement des DataAssets sans définir clairement les DataStores sous-jacents et leurs paramètres d’accès.
Carte 4
Versionner une image de container avec dépendances figées par projet ML.
Explication
Un container versionné garantit que le même code s’exécute avec les mêmes dépendances sur tous les compute targets.
Erreur fréquente
Laisser les environnements évoluer implicitement au fil des mises à jour de bibliothèques système ou Python.
Carte 5
Orchestrer séquentiellement ou parallèlement les étapes d’un workflow ML.
Explication
Les pipelines coordonnent préparation des données, entraînement, évaluation et déploiement, intégrés à la chaîne CI/CD.
Erreur fréquente
Utiliser des scripts ad hoc sans pipeline, rendant difficile l’industrialisation et le monitoring des workflows.
Carte 6
Un DataStore configuré sur le compte ADLS cible.
Explication
Le DataStore permet au workspace d’accéder au data lake via une configuration centralisée sécurisée.
Erreur fréquente
Accéder au data lake uniquement via des chemins hardcodés dans les notebooks sans passer par un DataStore.
Carte 7
Gérer le code ML dans un dépôt Git relié au workspace.
Explication
Le code versionné dans Git permet CI/CD, revues de code et traçabilité des changements couplés aux expériences ML.
Erreur fréquente
Laisser le code uniquement dans des notebooks non versionnés hébergés dans le workspace.
Carte 8
Elle apprend les paramètres du modèle à partir de données historiques.
Explication
Le training se concentre sur l’optimisation du modèle, tandis que l’inférence applique ce modèle à de nouvelles données.
Erreur fréquente
Mélanger dans le même service la logique d’entraînement et d’inférence en production.
Carte 9
Le temps de réponse attendu par requête est non interactif en batch.
Explication
En batch, le SLA se mesure sur un volume, pas sur la latence par requête comme en temps réel.
Erreur fréquente
Choisir systématiquement du temps réel même sans exigence stricte de latence.
Carte 10
Traiter périodiquement de gros volumes sans exigence de réponse immédiate.
Explication
Le batch convient aux calculs massifs planifiés, comme des scores nocturnes ou hebdomadaires.
Erreur fréquente
Utiliser du temps réel pour des traitements qui pourraient avantageusement être regroupés en jobs batch.
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