Comment industrialiser et déployer vos modèles de régression multitâche en production ?

L'industrialisation est simplifiée par l'utilisation du paramètre saveState. Cette option permet de sauvegarder l'état analytique complet du modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). dans une table CAS. Ce conteneur binaire est prêt pour le déploiement massif : il peut être utilisé pour le scoringProcessus d'application d'un modèle prédictif à de nouvelles données pour calculer une probabilité ou un score, permettant ainsi d'automatiser la prise de décision en temps réel sur SAS Viya. en temps réel via des microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).

Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. ou pour des traitements par lots (batch). Cela permet de passer instantanément de la phase d'entraînement à l'exploitation opérationnelle sans avoir à réécrire la logique mathématique complexe du modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). multitâche.