Formation au MLOps avec MLFlow pour acquérir les connaissances et les compétences nécessaires à la mise en œuvre de pratiques MLOps, en utilisant des outils tels que MLFlow. Exploration des aspects de la gestion du cycle de vie des modèles de machine learning, du développement à la production, à travers cinq chapitres.

Ce projet consiste en un dépôt de code source contenant des instructions pour créer une image Docker de MLFlow, un outil de suivi et de gestion du cycle de vie des modèles de machine learning. Il est basé sur l'image python-minimal de Onyxia's catalog.