Un nouveau workflow, baptisé MCP, a été développé pour rationaliser l’implémentation des modèles de deep learning à partir d’un plan d’ingénierie.
Ce processus est spécifiquement conçu pour les ingénieurs en machine learning qui recherchent une méthode plus structurée et efficace pour passer d’un objectif de deep learning initial à une implémentation fonctionnelle et concrète. Il vise à apporter de la clarté et de l’ordre dans le développement de projets complexes.
Le workflow MCP débute par l’élaboration d’un plan détaillé, rédigé par l’ingénieur. Ce document fondamental définit précisément ce que le système doit accomplir, comment il doit être divisé en différents composants et quelle direction d’implémentation est privilégiée.
Par la suite, ce workflow guide un outil comme Codex pour décomposer ce plan initial en blocs d’implémentation distincts et gérables. Cette segmentation facilite la concrétisation progressive du projet.
Cette approche pourrait optimiser la transition entre la conception théorique et la réalisation pratique des systèmes d’intelligence artificielle.
Source : Reddit r/MachineLearning