Étapes : mise en préparation, production, archivage
Faites progresser les modèles entre les étapes de leur cycle de vie en toute sécurité.
Étapes : mise en préparation, production, archivage est une leçon MLOps Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage MLOps Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Pourquoi les étapes existent-elles ?
Un simple numéro de version n’indique pas quel modèle est actif. Les étapes ajoutent une étiquette qui indique à tous où se trouve chaque version dans son cycle de vie. 🚦
Les noms des étapes
MLflow attribue à chaque version l’une de quatre étapes : None, Staging, Production ou Archived. Une nouvelle version commence à None jusqu’à ce que vous la déplaciez.
Staging signifie validation
Staging est votre répétition générale. Un modèle qui s’y trouve est en cours de validation et de test en parallèle, mais les utilisateurs réels ne dépendent pas encore de lui.
Production est actif
Production désigne la version qui sert effectivement les utilisateurs. Votre code d’inférence charge cette étape : la promotion à ce stade modifie donc réellement ce que les utilisateurs obtiennent.
Archived signifie retiré
Archived conserve une ancienne version sans la rendre active. Vous préservez l’historique pour les audits tout en indiquant clairement qu’elle ne doit pas être utilisée.
Promouvoir une version
Utilisez le client pour faire passer une version à une étape. Un seul appel déplace la version 3 de votre modèle vers Staging.
c.transition_model_version_stage(
"churn-classifier", 3, "Staging")Archiver automatiquement l’ancienne version
Lorsque vous promouvez une version vers Production, transmettez archive_existing_versions afin que la précédente version active soit retirée lors de la même opération, sans interruption.
c.transition_model_version_stage(
"churn-classifier", 4, "Production",
archive_existing_versions=True)Une seule version active par étape
Conservez exactement une version à la fois dans Production. Ainsi, le chargement par étape ne prête pas à confusion et personne ne doit deviner quel modèle est utilisé.
Les alias sont la nouvelle méthode
Les versions récentes de MLflow privilégient les alias, comme champion, plutôt que les étapes fixes. Un alias est un surnom modifiable que vous associez à la version de votre choix.
c.set_registered_model_alias(
"churn-classifier", "champion", 4)La promotion est réversible
Si un modèle promu se comporte mal, il vous suffit de faire repasser la version précédente en Production. Le retour en arrière consiste à modifier une étiquette, et non à redéployer le modèle.
Contrôler le passage
Traitez chaque changement d’étape comme une barrière. Exigez des tests réussis ou une approbation avant d’autoriser une version à atteindre Staging ou Production.
Vérification rapide
Choisissez l’étape que votre code de mise à disposition doit charger.
Récapitulatif
Les étapes transforment un ensemble de versions en cycle de vie clair : None, puis Staging, Production et Archived. La promotion et le retour en arrière ne sont désormais que des changements d’étiquettes sûrs. ✅
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Questions Fréquemment Posées
La leçon « Étapes : mise en préparation, production, archivage » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Étapes : mise en préparation, production, archivage » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours MLOps Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Étapes : mise en préparation, production, archivage » ?
Faites progresser les modèles entre les étapes de leur cycle de vie en toute sécurité. Tu pratiques MLOps Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer MLOps Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. MLOps Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Étapes : mise en préparation, production, archivage » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon MLOps Academy ?
Oui. Chaque leçon MLOps Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
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