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Initiatives publiques numériques

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    ML-Hub

    Plateforme centralisée pour concevoir, exécuter et suivre des pipelines d'apprentissage automatique. Permet de gérer des configurations, d'exécuter des jobs locaux ou sur le cloud, et de suivre les performances des modèles via MLflow. Offre des outils pour l'inférence, l'évaluation et l'optimisation des modèles, avec une intégration fluide entre les composants backend et frontend.
    Dépôt de code
    • https://github.com/dataesr/ml-hub (nouvelle fenêtre)
    Cas d'utilisation métiers
    • Gestion de configurations ML : rechercher des initiatives proches
    • Orchestration de jobs sur le cloud : rechercher des initiatives proches
    • Suivi d'expériences et de modèles : rechercher des initiatives proches
    • Exécution de tâches d'inférence : rechercher des initiatives proches
    • Gestion de pipelines d'apprentissage automatique : rechercher des initiatives proches
    Cas d'utilisation fonctionnels
    • Fait des rapports d'analyses : voir les initiatives qui l'ont aussi
    • Fait des rapports d'erreurs : voir les initiatives qui l'ont aussi
    • Utilise de l'intelligence artificielle : voir les initiatives qui l'ont aussi
    • Expose une API : voir les initiatives qui l'ont aussi
    Outils utilisés
    • YAML : voir les initiatives qui l'ont aussi
    • Hugging Face : voir les initiatives qui l'ont aussi
    • MLflow : voir les initiatives qui l'ont aussi
    • Pandas : voir les initiatives qui l'ont aussi
    • FastAPI : voir les initiatives qui l'ont aussi
    • React : voir les initiatives qui l'ont aussi
    Description générée le jeudi 12 novembre 2026 à 15:22:27

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