Architecture MLflow CVNTrade - Document de Conception¶

Table des Matières¶

Vue d'ensemble
Architecture Technique
Organisation des Expériences
Gestion des Runs
Architecture de Cache
Stockage des Artefacts
MLflow Model Registry
Tags et Métadonnées
CVNTrade_MLFlowManager
Patterns d'Utilisation
Stratégies de Fallback
Bonnes Pratiques
Troubleshooting

Vue d'ensemble¶

MLflow dans CVNTrade est structuré comme une architecture de cache sémantique robuste qui gère l'ensemble du cycle de vie du machine learning pour le trading crypto. L'infrastructure MLflow sert à la fois de système de tracking d'expériences et de cache intelligent pour 6 types d'entités métier.

Objectifs Architecturaux¶

Traçabilité complète : Suivi de chaque étape du pipeline ML
Cache intelligent : Réutilisation optimale des calculs coûteux
Fallbacks robustes : Stratégies de récupération automatique
Scalabilité : Support de multiple cryptos/timeframes/stratégies
Reproductibilité : Versioning complet des données et modèles

Architecture Technique¶

Stack Infrastructure¶

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     CVNTrade Application                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                CVNTrade_MLFlowManager                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      MLflow Server                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Tracking Backend     │           Artifact Store           │
│    PostgreSQL         │              AWS S3                │
│ localhost:5432/       │         s3://bucket-name/          │
│ champollion           │                                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Configuration¶

Tracking URI: postgresql://mlflow:mlflow@localhost:5432/champollion
Artifact Store: s3://cvntrade-mlflow-artifacts/
Backend: PostgreSQL pour les métadonnées, S3 pour les artefacts
Authentication: Gestion via variables d'environnement

Organisation des Expériences¶

Mapping Entités → Expériences¶

Le projet utilise 6 expériences MLflow spécialisées pour organiser logiquement les différents types d'entités:

Entité	Expérience MLflow	Description
`FEATURE_STORE`	`CVNTrade_FeatureStores`	Données brutes crypto enrichies
`LABELS`	`CVNTrade_Labels`	Étiquetages stratégies de trading
`FEATURE_ENGINEERING`	`CVNTrade_FeatureEng`	Features transformées spécialisées
`FEATURE_SELECTION`	`CVNTrade_FeatureSelect`	Sélection optimale de features
`HPO_PARAMS`	`CVNTrade_HPO`	Paramètres d'hyperoptimisation
`TRAINED_MODEL`	`CVNTrade_Models`	Modèles entraînés finaux

Hiérarchie des Dépendances¶

graph TD
    A[FEATURE_STORE] --> B[LABELS]
    A --> C[FEATURE_ENGINEERING]
    B --> C
    C --> D[FEATURE_SELECTION]
    D --> E[HPO_PARAMS]
    D --> F[TRAINED_MODEL]
    E --> F

Gestion des Runs¶

Types de Runs¶

Runs Principaux : Processus d'entraînement complet
Runs Nested : Sous-processus (HPO, validation, etc.)
Runs de Cache : Stockage d'entités intermédiaires

Structure de Nommage¶

{entity_type}_{crypto}_{timeframe}_{strategy}_{timestamp}
Exemple: hpo_params_BTCUSDT_15m_SL1.2_TP1.3_H4_20251003

Gestion des Conflits¶

Le CVNTrade_MLFlowManager inclut une détection automatique des runs actifs :

# Auto-détection : Run principal vs Nested
if self.mlflow.active_run() is not None:
    return self.mlflow.start_run(run_name=run_name, nested=True, tags=tags)
else:
    return self.mlflow.start_run(run_name=run_name, tags=tags)

Architecture de Cache¶

Stratégies de Fallback (4 Niveaux)¶

Le système implémente des stratégies de fallback intelligentes pour maximiser la réutilisation:

1. Exact Match (Niveau 1)¶

exact_tags = {
    'cache.entity_type': entity_type.value,
    'cache.crypto_symbol': criteria.get('crypto_symbol'),
    'cache.timeframe': criteria.get('timeframe'),
    'cache.strategy': criteria.get('strategy'),
    'cache.model_type': criteria.get('model_type'),
    'cache.version': criteria.get('version'),
    'cache.created_date': criteria.get('data_date')
}

2. Context Match (Niveau 2)¶

Même crypto, timeframe, stratégie, modèle
Ignore la date exacte et version
Prend le plus récent non-archivé

3. Best Available (Niveau 3)¶

Même crypto et timeframe
Trie par performance_score DESC
Favorise les runs marqués production_ready

4. Default Config (Niveau 4)¶

Configuration par défaut hardcodée
Paramètres optimaux par type de modèle
Utilisé en dernier recours

Cache d'Entités¶

Chaque entité a une clé sémantique unique :

def get_semantic_key(self) -> str:
    return f"{self.crypto_symbol}_{self.timeframe}_{self.data_date}_{self.version}"

Stockage des Artefacts¶

Organisation S3¶

s3://cvntrade-mlflow-artifacts/
├── CVNTrade_FeatureStores/
│   ├── {run_id}/
│   │   ├── raw_data.parquet
│   │   └── metadata.json
├── CVNTrade_Models/
│   ├── {run_id}/
│   │   ├── model/
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── metrics.json
└── CVNTrade_HPO/
    ├── {run_id}/
    │   ├── best_params.json
    │   ├── study_data.pkl
    │   └── optimization_history.json

Types d'Artefacts par Entité¶

Entité	Artefacts Principaux
FeatureStore	`raw_data.parquet`, `metadata.json`
Labels	`labels_data.parquet`, `strategy_stats.json`
FeatureEngineering	`features_data.parquet`, `feature_names.json`
FeatureSelection	`selected_features.json`, `selection_metrics.json`
HpoParams	`best_params.json`, `study_data.pkl`
TrainedModel	`model/`, `metrics.json`, `feature_importance.json`

MLflow Model Registry¶

Vue d'ensemble¶

Le projet CVNTrade utilise le MLflow Model Registry pour la gestion centralisée des modèles de machine learning en production. Cette composante assure le versioning, le déploiement et la gouvernance des modèles.

Architecture Model Registry¶

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MLflow Model Registry                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Registered Models          │        Model Versions        │
│  ┌─────────────────────┐    │  ┌─────────────────────────┐ │
│  │ CVNTrade_XGBoost    │────┼──│ Version 1: Staging      │ │
│  │ CVNTrade_LightGBM   │    │  │ Version 2: Production   │ │
│  │ CVNTrade_CatBoost   │    │  │ Version 3: Archived     │ │
│  │ CVNTrade_Ensemble   │    │  └─────────────────────────┘ │
│  └─────────────────────┘    │                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      Stages de Cycle de Vie                │
│              None → Staging → Production → Archived        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Modèles Enregistrés¶

Convention de Nommage¶

CVNTrade_{ModelType}_{Crypto}_{Strategy}
Exemple: CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4

Modèles Standards du Registry¶

Nom du Modèle	Description	Algorithme
`CVNTrade_XGBoost_Base`	Modèle XGBoost générique	XGBoost Classifier
`CVNTrade_LightGBM_Base`	Modèle LightGBM générique	LightGBM Classifier
`CVNTrade_CatBoost_Base`	Modèle CatBoost générique	CatBoost Classifier
`CVNTrade_Ensemble_Stacking`	Ensemble par stacking	Meta-classifier
`CVNTrade_RandomForest_Base`	Random Forest de référence	RandomForest Classifier

Gestion des Versions¶

Stages de Cycle de Vie¶

None : Version nouvellement créée
Staging : En cours de validation
Production : Approuvée pour utilisation
Archived : Ancienne version archivée

Métadonnées de Version¶

Chaque version stocke :

version_metadata = {
    "crypto_symbol": "BTCUSDT",
    "strategy": "SL1.2_TP1.3_H4",
    "timeframe": "15m",
    "model_type": "xgboost",
    "f1_macro": 0.77,
    "auc_score": 0.93,
    "training_date": "2025-10-03",
    "features_count": 371,
    "training_samples": 105211
}

Intégration avec CVNTrade_MLFlowManager¶

Enregistrement de Modèles¶

# Enregistrement automatique dans log_pipeline
manager.log_pipeline(
    pipeline=trained_model,
    artifact_path="model",
    input_example=X_sample,
    registered_model_name="CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4"
)

Chargement de Modèles en Production¶

# Chargement du modèle en production
model_uri = f"models:/CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4/Production"
loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model(model_uri)

# Alternative avec version spécifique
model_uri = f"models:/CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4/2"
loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model(model_uri)

Workflow de Déploiement¶

1. Entraînement et Enregistrement¶

with manager.start_run("training_btc_h4") as run:
    # Entraînement du modèle
    model = train_xgboost_model(X_train, y_train)

    # Évaluation
    metrics = evaluate_model(model, X_test, y_test)
    manager.log_metrics(metrics)

    # Enregistrement dans le registry
    manager.log_pipeline(
        pipeline=model,
        artifact_path="model",
        registered_model_name=f"CVNTrade_XGBoost_{crypto}_{strategy}"
    )

2. Transition vers Staging¶

from mlflow.tracking import MlflowClient

client = MlflowClient()
latest_version = client.get_latest_versions(
    "CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4",
    stages=["None"]
)[0]

# Transition vers Staging
client.transition_model_version_stage(
    name="CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4",
    version=latest_version.version,
    stage="Staging"
)

3. Validation et Production¶

# Après validation réussie
client.transition_model_version_stage(
    name="CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4",
    version=latest_version.version,
    stage="Production"
)

# Archiver l'ancienne version Production
old_production_versions = client.get_latest_versions(
    "CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4",
    stages=["Production"]
)
for version in old_production_versions[:-1]:  # Garde le plus récent
    client.transition_model_version_stage(
        name="CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4",
        version=version.version,
        stage="Archived"
    )

Patterns d'Utilisation Registry¶

Pattern 1: Déploiement A/B Testing¶

# Modèle en production
model_prod = mlflow.pyfunc.load_model(
    "models:/CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4/Production"
)

# Modèle en staging pour comparaison
model_staging = mlflow.pyfunc.load_model(
    "models:/CVNTrade_XGBoost_BTCUSDT_SL1.2_TP1.3_H4/Staging"
)

# Routing 90/10
if random.random() < 0.9:
    prediction = model_prod.predict(features)
else:
    prediction = model_staging.predict(features)
    # Log pour comparaison
    mlflow.log_metric("staging_prediction", prediction)

Pattern 2: Rollback Automatique¶

def rollback_model(model_name: str, reason: str):
    client = MlflowClient()

    # Archiver la version Production actuelle
    prod_version = client.get_latest_versions(model_name, ["Production"])[0]
    client.transition_model_version_stage(
        name=model_name,
        version=prod_version.version,
        stage="Archived"
    )

    # Promouvoir la version Staging
    staging_version = client.get_latest_versions(model_name, ["Staging"])[0]
    client.transition_model_version_stage(
        name=model_name,
        version=staging_version.version,
        stage="Production"
    )

    # Logger l'incident
    with mlflow.start_run():
        mlflow.log_param("rollback_reason", reason)
        mlflow.log_param("old_version", prod_version.version)
        mlflow.log_param("new_version", staging_version.version)

Pattern 3: Monitoring de Performance¶

def monitor_model_performance(model_name: str):
    client = MlflowClient()

    # Récupérer toutes les versions Production
    versions = client.search_model_versions(
        f"name='{model_name}' and current_stage='Production'"
    )

    for version in versions:
        # Charger les métriques de la version
        run = client.get_run(version.run_id)
        metrics = run.data.metrics

        # Vérifier la dégradation
        current_f1 = metrics.get('f1_macro', 0)
        if current_f1 < 0.70:  # Seuil critique
            logger.warning(f"Performance dégradée pour {model_name} v{version.version}")
            # Déclencher alerte ou rollback automatique

Integration avec Model Registry CVNTrade¶

Le projet utilise également un Model Registry interne (CVNTrade_ModelRegistry) pour les configurations par défaut :

from commun.utils.cvntrade_model_registry import ModelRegistry

registry = ModelRegistry()

# Récupérer la configuration XGBoost optimisée
xgb_config = registry.get_model('xgboost_direct')
model = xgb_config['class'](**xgb_config['default_params'])

# Entraîner et enregistrer dans MLflow Registry
with manager.start_run() as run:
    model.fit(X_train, y_train)
    manager.log_pipeline(
        pipeline=model,
        artifact_path="model",
        registered_model_name="CVNTrade_XGBoost_Direct"
    )

Gouvernance et Sécurité¶

Contrôles d'Accès¶

Lecture : Tous les utilisateurs autorisés
Écriture : Équipe ML uniquement
Transition Production : Validation manuelle requise
Archivage : Automated après 6 mois

Audit Trail¶

Toutes les transitions sont loggées :

transition_log = {
    "timestamp": datetime.now().isoformat(),
    "user": os.getenv("USER"),
    "model_name": model_name,
    "version": version,
    "from_stage": old_stage,
    "to_stage": new_stage,
    "reason": transition_reason
}

Tags et Métadonnées¶

Tags Standardisés¶

Tous les runs utilisent un système de tags standardisé :

standard_tags = {
    "cache.entity_type": entity_type.value,
    "cache.crypto_symbol": metadata.get('crypto_symbol', 'UNKNOWN'),
    "cache.timeframe": metadata.get('timeframe', '15m'),
    "cache.strategy": metadata.get('strategy'),
    "cache.model_type": metadata.get('model_type'),
    "cache.version": metadata.get('version', 'v1'),
    "cache.created_date": datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
    "cache.data_date": metadata.get('data_date'),
    "cache.production_ready": str(metadata.get('production_ready', False)).lower(),
    "cache.experimental": str(metadata.get('experimental', True)).lower()
}

Métriques Principales¶

Performance Score : Score composite de performance
F1 Macro : Métrique principale de classification
AUC Score : Score de probabilité
Action Rate : Taux d'actions de trading
Validation Score : Performance sur validation

Paramètres Trackés¶

Model Hyperparameters : Tous les hyperparamètres optimisés
Feature Engineering Config : Configuration des transformations
Strategy Parameters : SL, TP, Hold time
Data Parameters : Timeframe, crypto, date range

CVNTrade_MLFlowManager¶

Interface Principale¶

Le CVNTrade_MLFlowManager est la couche d'abstraction centrale UNIQUE qui gère toutes les interactions MLflow.

RÈGLE ARCHITECTURALE CRITIQUE: Aucun autre module ne doit importer mlflow directement. Toutes les opérations MLflow (log_model, load_model, etc.) DOIVENT passer par ce gestionnaire centralisé pour garantir que les artefacts sont stockés dans PostgreSQL/S3 et non dans ./mlruns/ local.

Initialisation¶

manager = CVNTrade_MLFlowManager(
    experiment_name="CVNTrade_Models",
    tracking_uri="postgresql://mlflow:mlflow@localhost:5432/champollion"
)
# Le tracking URI est configuré automatiquement dans le constructeur
# via mlflow.set_tracking_uri() pour éviter les écritures locales

Méthodes Principales¶

# Gestion des runs
start_run(run_name, tags) -> Run
start_nested_run(run_name, tags) -> Run
start_experiment_run(coin_pair, run_name, tags) -> Run

# Logging avec protection anti-doublons
log_params(params: Dict[str, Any], run_id: str = None)
log_metrics(metrics: Dict[str, float], run_id: str = None)
log_artifact(local_path: str, artifact_path: str, run_id: str = None)

# NOUVEAU: Méthodes centralisées pour modèles (évite les écritures locales)
log_model(model, artifact_path: str, run_id: str,
          registered_model_name: str = None,
          model_flavor: str = "sklearn")  # sklearn, xgboost, lightgbm, catboost
load_model(model_uri: str, model_flavor: str = "sklearn")

# Gestion des modèles (wrappers utilisant log_model/load_model)
log_pipeline(pipeline, artifact_path, input_example, registered_model_name, run_id)
load_latest_pipeline(coin, strategy_tag, artifact_path, model_flavor)
load_latest_artifact(coin, run_type, artifact_path)

# Model Registry
log_model_with_registry(model, artifact_path, model_name, description, metadata, model_flavor)
load_model_from_registry(model_name, stage, version, model_flavor)

# Sérialisation centralisée (évite imports pickle/joblib dans autres modules)
serialize_object(obj, path, method="joblib")  # Sérialise localement
deserialize_object(path, method="joblib")     # Désérialise localement
log_serialized_artifact(obj, artifact_name, run_id, artifact_path, method="pickle")
download_and_deserialize_artifact(run_id, artifact_path, method="pickle")

# Accès au client MLflow (pour modules nécessitant des opérations avancées)
get_client() -> MlflowClient  # Retourne le client configuré
search_runs(experiment_ids, filter_string, ...)  # Recherche de runs
download_artifacts(run_id, artifact_path)  # Téléchargement d'artefacts
get_experiment_by_name(name)  # Récupération d'expérience

Note: Les modules externes peuvent utiliser get_client() pour accéder au client MLflow sans avoir à importer MlflowClient directement. Cela garantit que la configuration du tracking URI est toujours correcte.

Fonctionnalités Avancées¶

Protection Anti-Doublons : Évite le double logging de paramètres/métriques
Gestion des Runs Nested : Détection automatique des runs parents
Artifact Location Management : Configuration automatique S3
Centralisation MLflow : Toutes les opérations MLflow passent par ce manager
Support Multi-Flavor : sklearn, xgboost, lightgbm, catboost
Tracking URI Centralisé : Configuration unique garantissant l'écriture vers PostgreSQL/S3
Sérialisation Centralisée : Méthodes pickle/joblib centralisées
Accès Client Contrôlé : Client MLflow fourni via le manager

Patterns d'Utilisation¶

Pattern 1: Entraînement Complet¶

# 1. Démarrer un run principal
with manager.start_run("training_BTCUSDT_20251003") as run:

    # 2. Logger la configuration
    manager.log_params({
        "crypto_symbol": "BTCUSDT",
        "strategy": "SL1.2_TP1.3_H4",
        "model_type": "xgboost"
    })

    # 3. Runs nested pour sous-processus
    with manager.start_nested_run("feature_engineering") as fe_run:
        # Feature engineering...
        manager.log_artifact("features.parquet")

    with manager.start_nested_run("hyperopt") as hpo_run:
        # HPO process...
        manager.log_params(best_params)
        manager.log_metrics({"best_score": 0.85})

    # 4. Logger le modèle final
    manager.log_pipeline(final_model, "model")
    manager.log_metrics({
        "f1_macro": 0.77,
        "auc_score": 0.93
    })

Pattern 2: Cache d'Entité¶

# Recherche avec fallbacks automatiques
cache_result = cache_manager.get_entity(
    EntityType.HPO_PARAMS,
    criteria={
        'crypto_symbol': 'BTCUSDT',
        'timeframe': '15m',
        'strategy': 'SL1.2_TP1.3_H4',
        'model_type': 'xgboost'
    }
)

if cache_result.found:
    print(f"Trouvé avec stratégie: {cache_result.level}")
    hpo_params = cache_result.entity
else:
    # Générer nouveaux paramètres
    hpo_params = run_hyperopt()

    # Stocker dans cache
    cache_manager.store_entity(
        EntityType.HPO_PARAMS,
        hpo_params,
        metadata={
            'crypto_symbol': 'BTCUSDT',
            'performance_score': 0.85
        }
    )

Pattern 3: Chargement de Modèle¶

# Chargement du meilleur modèle pour une stratégie
try:
    model = manager.load_latest_pipeline(
        coin="BTCUSDT",
        strategy_tag="SL1.2_TP1.3_H4",
        artifact_path="model"
    )
    print("Modèle chargé avec succès")
except FileNotFoundError:
    print("Aucun modèle trouvé, entraînement requis")

Stratégies de Fallback¶

Algorithme de Résolution¶

def resolve_cache_entity(entity_type, criteria):
    # 1. Tentative Exact Match
    result = exact_match_strategy.search(entity_type, criteria)
    if result.found:
        return result

    # 2. Tentative Context Match
    result = context_match_strategy.search(entity_type, criteria)
    if result.found:
        return result

    # 3. Tentative Best Available
    result = best_available_strategy.search(entity_type, criteria)
    if result.found:
        return result

    # 4. Fallback Default Config
    return default_config_strategy.search(entity_type, criteria)

Métriques de Performance Cache¶

Cache Hit Rate : Pourcentage de succès niveau 1-2
Fallback Usage : Distribution des niveaux utilisés
Cache Age : Âge moyen des entités réutilisées
Storage Efficiency : Ratio réutilisation/stockage

Bonnes Pratiques¶

1. Naming Conventions¶

# Runs principaux
"training_{crypto}_{timeframe}_{strategy}_{date}"

# Runs nested
"hpo_{model_type}_{crypto}_{date}"
"feature_eng_{crypto}_{version}"

# Expériences
"CVNTrade_{EntityType}"

2. Tags Essentiels¶

essential_tags = {
    "crypto_symbol": "BTCUSDT",
    "timeframe": "15m",
    "strategy": "SL1.2_TP1.3_H4",
    "model_type": "xgboost",
    "version": "v2.1",
    "production_ready": "true"
}

3. Métriques Minimales¶

required_metrics = {
    "f1_macro": 0.77,
    "performance_score": 0.85,
    "training_time": 120.5,
    "data_points": 105211
}

4. Artifact Organization¶

# Structure recommandée pour artefacts
model/
├── MLmodel
├── conda.yaml
├── model.pkl
├── python_env.yaml
└── requirements.txt

data/
├── features.parquet
├── labels.parquet
└── metadata.json

metrics/
├── validation_results.json
├── feature_importance.json
└── confusion_matrix.png

Troubleshooting¶

Problèmes Courants¶

1. Run Conflicts¶

Error: Run with UUID xxx is already active

Solution : Le MLflow Manager gère automatiquement via mlflow.end_run() dans le cache manager

2. Artifact Not Found¶

Error: Artifact 'model' not found in run xxx

Solutions : - Vérifier le artifact_path dans log_artifact() - Confirmer que l'artifact store S3 est accessible - Utiliser list_artifacts() pour debug

3. Experiment Creation Failed¶

Error: Cannot create experiment 'CVNTrade_Models'

Solutions : - Vérifier permissions PostgreSQL - Confirmer que l'URI de tracking est correct - Vérifier la connectivité à S3

4. Cache Miss Systematic¶

Diagnostic :

# Vérifier les tags de recherche
print(f"Critères: {search_criteria}")

# Examiner les tags existants
runs = mlflow.search_runs(experiment_id)
print(runs[['tags.cache.crypto_symbol', 'tags.cache.strategy']])

Monitoring et Debug¶

Scripts de Diagnostic¶

# Statistiques cache
cache_stats = cache_manager.get_cache_statistics()
print(f"Cache hit rate: {cache_stats['hit_rate']:.2%}")

# Audit des expériences
for exp_name in MLFLOW_EXPERIMENTS.values():
    exp = mlflow.get_experiment_by_name(exp_name)
    print(f"{exp_name}: {len(mlflow.search_runs(exp.experiment_id))} runs")

# Validation des dépendances
registry = EntityRegistry()
for entity in EntityType:
    deps = registry.get_dependencies(entity)
    print(f"{entity.name}: depends on {[d.name for d in deps]}")

Optimisations Performance¶

Nettoyage Périodique : Archiver les runs anciens
Index Database : Optimiser les requêtes PostgreSQL sur tags
S3 Lifecycle : Configurer l'archivage automatique
Connection Pooling : Réutiliser les connexions MLflow

Évolutions Futures¶

Roadmap Architecture¶

✅ Model Registry Integration : MLflow Model Registry implémenté avec gouvernance complète
Distributed Training : Support multi-GPU/multi-node
Real-time Inference : Cache des prédictions en temps réel
A/B Testing Framework : Comparaison automatique de modèles (partiellement implémenté)
Data Lineage : Traçabilité complète des datasets
Model Monitoring : Détection automatique de drift des modèles
CI/CD Pipeline : Intégration continue pour modèles ML

Métriques et KPIs¶

Time to Market : Réduction du temps de développement via cache
Resource Efficiency : Optimisation des coûts de calcul
Model Performance : Amélioration continue via versioning
Operational Reliability : Réduction des erreurs de déploiement

Document généré automatiquement basé sur l'architecture MLflow CVNTrade Sprint7 V2 Dernière mise à jour: 2025-10-03 Ajout MLflow Model Registry: 2025-10-03