Du notebook à la prod – Déployer un modèle via ZenML et vertex AI

🚀 Votre modèle tourne dans un notebook. Mais est-il vraiment prêt pour la production ?

Pour un data scientist, le notebook est un réflexe : on y explore les données, on prototype un modèle, on vérifie qu’une idée fonctionne. Mais lorsqu’il s’agit de faire tourner ce modèle chaque jour, de façon fiable et reproductible, le notebook ne suffit plus.

👉 C’est là qu’interviennent ZenML et Vertex AI : ZenML structure le code en une pipeline reproductible — des steps versionnés, un cache, une séparation nette entre la logique métier et l’infrastructure — pendant que Vertex AI fournit l’infrastructure managée et le GPU à la demande.

Dans cet article, découvrez concrètement comment passer du notebook au projet Python, définir une pipeline d’entraînement avec ses steps, basculer d’une stack locale à une stack de production sans toucher au code, et n’attacher un GPU Tesla T4 qu’à la seule étape qui en a besoin grâce au step operator.

💡 L’objectif : passer d’un notebook qui prouve que le modèle fonctionne une fois à une pipeline qui garantit qu’il fonctionnera tous les jours.

🔎 Découvrez l’article pour comprendre la démarche et voir un déploiement de bout en bout.

Lire l’article en intégralité : Deployer-modele-ZenML-VertexAI