How to design a scalable MLOps pipeline for real-time recommendation engines in e-commerce?

• Utiliser un cadre GPU‑accéléré comme NVIDIA Merlin (NVTabular pour l’ingénierie de caractéristiques, Merlin Models pour l’entraînement et Triton Inference Server pour le service) afin de réduire les latences de traitement en temps réel [2].
• Mettre en place un pipeline CI/CD automatisé avec suivi des expériences, registre de modèles et tests de validation (unitaires, d’intégration et de performance) pour garantir des déploiements fiables et reproductibles [1][3].
• Adopter une architecture basée sur le streaming (Kafka/Pulsar) pour l’ingestion continue des événements utilisateurs et un service de recommandation déployé en conteneurs (Kubernetes) avec mise à l’échelle horizontale afin de gérer des pics de trafic e‑commerce [3][4].
• Implémenter une surveillance en temps réel (drift des données, métriques de précision, latence) qui déclenche un ré‑entraînement automatique ou un rollback lorsqu’un seuil de performance est franchi [2][3].
• Versionner les données et les artefacts de modèle (ex. DVC, MLflow) pour assurer la traçabilité et faciliter les expériences A/B testing dans un environnement de production [1][4].

Bottom‑line : Un pipeline MLOps scalable pour les recommandations en temps réel repose sur l’automatisation GPU‑accélérée, le CI/CD rigoureux, le streaming et la surveillance continue pour garantir performance, fiabilité et évolutivité.

Sources

1. Building an E-commerce Recommendation System with MLOps
2. Continuously Improving Recommender Systems for Competitive Advantage Using NVIDIA Merlin and MLOps | NVIDIA Technical Bl
3. End-to-End MLOps: Building a Scalable Pipeline | [x]cube LABS
4. GitHub - pepperumo/MLOps_book_recommender_system · GitHub