Déploiement de Modèles

Difficile 28 points

Déployez un modèle ML en production : sérialisation, API REST, monitoring.

Le déploiement met le modèle en production. La sérialisation (pickle, joblib) sauvegarde le modèle. Une API REST expose les prédictions. Le monitoring suit la performance et la dérive des données.

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