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KHARFIAdam/MLOps-NLP

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Architecture du projet

  • Github (pour vous) + Gerrit : gestion centralisée du code avec revue de code (Git + revue)
  • Jenkins : exécuteur du pipeline CI/CD déclenché par les push ou apporbations dans Gerrit
  • Docker : conteneurisation des environnements de build et training
  • Modèle IA (BERT) fine tuné via script Python dans conteneur
  • MLflow : tracking et versioning des runs d'entraînement
  • Déploiement API REST conteneurisée (possibilité à plus tard sur Kubernetes)

About

Les entreprises ont besoin de solutions robustes pour analyser automatiquement les sentiments exprimés dans les avis clients, réseaux sociaux ou emails. Le projet vise à automatiser tout le cycle de vie d’un modèle NLP pré-entraîné (exemple : BERT), de son fine tuning sur des données spécifiques, à son déploiement et monitoring en production.

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