JupyterHub sur Azure · prédiction médicale
Monter l’infrastructure collaborative sur le cloud, puis y entraîner deux modèles de prédiction médicale en équipe.
- Modèles livrés
- 2
- Rôle
- Tech Lead
- Infrastructure
- Azure VM
La question
dataset · Deux jeux de données médicaux : maladies génétiques, cancer du sein
« Comment donner à toute une équipe un environnement commun pour entraîner des modèles ? »
Le notebook
Les cellules s’exécutent en défilant. Chaque étape : l’explication, le résultat, et le code si vous voulez creuser. Le code et les sorties viennent directement du dépôt.
JupyterHub sur Azure
J’ai géré l’équipe et monté le JupyterHub sur une VM Azure, ma première fois sur du cloud. Chacun avait son espace de travail, sur la même machine et avec les mêmes dépendances.
Ce qu’on a livré
- un modèle de prédiction de maladies génétiques
- un modèle de détection du cancer du sein
Ce que j’en retiens
Avant d’entraîner quoi que ce soit, il faut que l’environnement tienne : comptes, accès, dépendances partagées. En tant que Tech Lead, l’infra était aussi mon problème.
JupyterHub sur Azure · prédiction médicale · cellules et sorties issues du dépôt GitHub
JupyterHub sur Azure
J’ai géré l’équipe et monté le JupyterHub sur une VM Azure, ma première fois sur du cloud. Chacun avait son espace de travail, sur la même machine et avec les mêmes dépendances.
Étape 011/2
Ce qu’on a livré
- un modèle de prédiction de maladies génétiques
- un modèle de détection du cancer du sein
Étape 022/2
Ce que j’en retiens
Avant d’entraîner quoi que ce soit, il faut que l’environnement tienne : comptes, accès, dépendances partagées. En tant que Tech Lead, l’infra était aussi mon problème.
Ce qu’il faut retenir
- 1Un environnement partagé évite les « ça marche sur ma machine » dans une équipe data.
Et ensuite
- Publier le code des deux modèles sur GitHub.