MLflow : un rôle clé dans le développement du Machine Learning

MLflow joue un rôle important dans le développement efficace de modèles en tant qu'ensemble intégré d'outils permettant de relever les défis de l'expérimentation, du suivi et du déploiement des modèles.

De l'idée initiale à l'environnement de production, MLflow offre à cet effet une plateforme continue qui apporte clarté et structure dans le processus complexe de développement de modèles. 

Dans cet article de blog, vous découvrirez les fonctionnalités de MLflow et verrez comment il améliore l'efficacité tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique. 

Vous découvrirez ainsi comment le suivi des expériences, le Model Registry et les fonctions de déploiement de MLflow favorisent non seulement la collaboration au sein de l'équipe, mais révolutionnent également la reproductibilité et l'évolutivité des projets ML. 

Définition du mlflow

MLflow - Définition

MLflow est une plateforme open source conçue pour relever les défis de l'ensemble du cycle de vie du l'apprentissage automatique à maîtriser. 

Elle offre un environnement cohérent et flexible pour développer, suivre, reproduire, empaqueter et déployer des modèles. 

MLflow offre une solution globale pour l'ensemble du cycle de vie du développement de modèles.

Par Suivi des expériences les paramètres, les métriques et les artefacts sont systématiquement consignés, ce qui favorise la reproductibilité. Le site Structuration du code dans les projets MLflow crée des environnements cohérents pour une collaboration fluide entre les équipes et une reproduction aisée des modèles. Le site emballage standardisé du modèle de MLflow permet la portabilité des modèles, quelle que soit la bibliothèque utilisée. Le site Registre des modèles sert de lieu de stockage central pour le versionnement, la documentation et le partage des modèles. Enfin, MLflow facilite Mise à disposition de modèles dans différents environnements, ce qui facilite l'intégration dans les systèmes de production.

Pipelines MLflow

Les pipelines MLflow sont une fonctionnalité de la plateforme MLflow qui permet d'automatiser et d'orchestrer l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. 

Les pipelines permettent aux utilisateurs de créer des flux de travail complexes comprenant l'expérimentation, la formation au modèle, l'évaluation et le déploiement. 

Les pipelines permettent de structurer clairement les tâches, du traitement des données à la fourniture de modèles. 

Grâce à l'intégration avec MLflow Tracking et Registry, cette fonctionnalité offre un environnement cohérent pour la gestion, la reproductibilité et la traçabilité des projets ML. 

Les pipelines MLflow favorisent la collaboration en équipe, augmentent la productivité et permettent une mise en œuvre efficace de l'apprentissage automatique dans des environnements de production.

Dans l'ensemble, MLflow offre une solution complète permettant de gérer et d'optimiser l'ensemble du cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique.

Fonctions de mlflow

Comment fonctionne MLflow

MLflow se compose de plusieurs éléments qui, ensemble, couvrent l'ensemble du cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique. 

Voici une description brève et précise du fonctionnement de MLflow :

Suivi des expériences

Le suivi des expériences dans MLflow permet de consigner systématiquement les paramètres, les métriques et les artefacts pendant le développement du modèle. Il aide les chercheurs à suivre la progression de leurs expériences et à comparer l'efficacité de différentes approches.

exemple : 

Un scientifique des données entraîne plusieurs modèles avec différents hyperparamètres et enregistre des métriques telles que la précision et la perte. MLflow suit ces métriques pour déterminer quels hyperparamètres donnent les meilleurs résultats.

Projets (Projects)

MLflow Projects favorise la structuration du code d'apprentissage automatique en projets reproductibles. Cette structure favorise la réutilisation du code et permet une reproductibilité aisée des expériences.

exemple :

Une équipe de scientifiques des données utilise MLflow Projects pour s'assurer que tous les membres exécutent le même code pour une expérience donnée. Cela facilite la collaboration et garantit la reproductibilité des résultats.

Emballage des modèles (Models)

MLflow permet un conditionnement standardisé des modèles, indépendamment de la bibliothèque ou du framework utilisé. Cela favorise la portabilité des modèles à travers différents environnements.

exemple : 

Un modèle qui fonctionne avec scikit-learn est emballé par MLflow. Ce modèle empaqueté peut ensuite être chargé et utilisé dans un autre environnement, que cet environnement utilise TensorFlow ou PyTorch.

Registre des modèles

Le Model Registry de MLflow fait office de lieu de stockage central pour la gestion des versions de modèles. Les équipes peuvent y créer des versions de modèles, les documenter et les partager.

exemple : 

Une équipe de science des données utilise le Model Registry pour gérer différentes versions d'un modèle. Cela facilite la collaboration et permet de revenir ultérieurement à des versions plus anciennes du modèle.

Prise en charge du déploiement

MLflow prend en charge le déploiement facile de modèles dans différents environnements, tels que les plateformes de cloud, les conteneurs ou les architectures sans serveur.

exemple : 

Une entreprise utilise MLflow pour mettre en œuvre un modèle entraîné dans une plate-forme en nuage afin de générer des prévisions en temps réel pour les demandes des utilisateurs.

Dans l'ensemble, MLflow offre un environnement structuré et cohérent pour le développement, le suivi, le conditionnement, la gestion et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Ces fonctions contribuent à optimiser le processus de développement, à favoriser la reproductibilité et à améliorer la collaboration au sein de l'équipe.

Vous pouvez non seulement utiliser l'IA dans le sens de l'apprentissage automatique, mais aussi l'appliquer comme soutien dans de nombreux autres domaines. Vous pouvez par exemple Rédaction de textes par l'IA et travailler ainsi plus efficacement.

Avantages de l'utilisation de MLflow

Avantages de l'utilisation de MLflowDescription
1. suivi de l'expérienceProtocole systématique des paramètres, des métriques et des artefacts pour un développement de modèle compréhensible et reproductible.
2. projets (Projects)Structuration du code en projets répétables pour un environnement cohérent et une reproductibilité aisée.
3. emballage du modèle (Models)Emballage standardisé des modèles indépendamment de la bibliothèque, ce qui facilite le partage, la portabilité et l'intégration dans différents environnements.
4. registre des modèlesEmplacement central pour la gestion des versions de modèles, favorise la collaboration au sein de l'équipe et permet une gestion claire des versions de modèles.
5. soutien au déploiementDéployer facilement des modèles dans différents environnements, y compris les plateformes de cloud, les conteneurs et les architectures sans serveur, pour une intégration transparente dans les systèmes de production.
6. cohérence et coopérationOffre un environnement cohérent tout au long du cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique et améliore la collaboration au sein de l'équipe.
7. réutilisabilitéMLflow facilite la réutilisation du code et des modèles, ce qui permet un développement plus efficace des modèles.
8. reproductibilitéPrend en charge la répétabilité des expériences et des projets afin de garantir que les résultats soient reproductibles et faciles à vérifier.
9. flexibilité et compatibilitéFonctionne sur plusieurs plateformes et est compatible avec différentes bibliothèques et frameworks, ce qui offre une flexibilité dans le développement de modèles.

L'utilisation de MLflow offre donc un certain nombre d'avantages qui optimisent et facilitent l'ensemble du cycle de vie du développement de modèles.

mlflow cases d'utilisation

Cas d'utilisation MLflow

Use Case 1 : Optimisation des hyperparamètres pour la classification d'images dans le domaine médical

problème :

Une entreprise médicale souhaite développer un modèle de classification automatique des images médicales. Le principal problème est de trouver les meilleurs hyperparamètres pour le réseau neuronal afin de maximiser la précision de la classification.

Solution :

Utilisation de MLflow pour réaliser des expériences avec différentes configurations d'hyperparamètres. Suivi de métriques telles que la précision et la perte pour évaluer les performances de chaque configuration et déterminer les meilleurs hyperparamètres.

exemple :

# Entraîner le modèle et les métriques de logique
accuracy, loss = train_model()
# Log metrics dans MLflow
mlflow.log_metric("précision", précision)
mlflow.log_metric("perte", loss)

L'utilisation de MLflow permet de tester systématiquement différentes configurations d'hyperparamètres et de consigner les résultats dans le composant MLflow Tracking.

Cas d'utilisation 2 : Version du modèle et déploiement dans une plateforme de commerce électronique

problème :

Une entreprise de commerce électronique a développé un modèle de proposition de produits et souhaite s'assurer que différentes versions du modèle peuvent être testées et facilement déployées dans l'environnement de production.

Solution :

Utilisation de MLflow pour la versionalisation et le déploiement des modèles. Utiliser le Model Registry de MLflow pour gérer et documenter différentes versions de modèles et passer facilement de l'une à l'autre.

exemple :

# MLflow Model Registry dans la ligne de commande
# Enregistrer un nouveau modèle
mlflow models register -m runs://model -n "ProductRecommendationModel_v1".
# Activer une autre version
mlflow models set-version "ProductRecommendationModel_v2" -v 2

En utilisant le Model Registry de MLflow, l'entreprise peut facilement passer d'une version de modèle à l'autre et s'assurer que seuls les modèles testés sont utilisés en production.

Cas d'utilisation 3 : Mise en production de l'apprentissage automatique dans une plateforme cloud

problème :

Une entreprise souhaite déployer un modèle d'apprentissage automatique entraîné sur une plateforme en nuage et a besoin d'une méthode efficace pour gérer les dépendances et mettre à jour le modèle.

Solution :

Utiliser MLflow pour faciliter le déploiement de modèles dans des plateformes cloud. MLflow peut prendre en charge la conteneurisation et permet une intégration transparente avec différents services de cloud.

exemple :

# MLflow dans un conteneur Docker
mlflow models build-docker -m runs://model -n "my_model_image"
# Upload container to a container registry
docker push my_container_registry/my_model_image
# Déployer le modèle sur la plateforme cloud
cloud_platform.deploy("mon_image_du_modèle")

En utilisant MLflow, l'entreprise peut facilement conditionner le modèle dans un conteneur et le déployer dans le cloud, en gérant correctement toutes les dépendances et configurations.

Ces cas d'utilisation illustrent l'application polyvalente de MLflow dans différents scénarios pour relever les défis liés au développement, à la gestion et au déploiement de modèles d'apprentissage automatique.

boîte verte avec logo confucius

Cas d'application particulier : intégration de Konfuzio et de MLflow dans le secteur financier

problème :

Une institution financière reçoit une grande quantité de documents différents, notamment Factures, contrats et rapports financiers, par le biais de différents canaux tels que les e-mails et le courrier. Le traitement manuel de ces documents prend du temps, est source d'erreurs et nuit à l'efficacité opérationnelle. 

L'institut cherche une solution pour permettre l'extraction automatique d'informations pertinentes à partir de ces documents, tout en garantissant le respect des règles de protection des données.

Solution :

Combinaison des traitement intelligent des documents de Konfuzio avec les fonctions de suivi des expériences et de gestion des modèles de MLflow. 

Konfuzio se charge d'extraire automatiquement les informations des des documents non structurés comme les factures et les contrats. 

MLflow est utilisé pour suivre les expériences liées à l'entraînement de modèles de traitement de documents et pour gérer différentes versions des modèles.

Déroulement

  1. Traitement des documents avec Konfuzio :
    1. Konfuzios Logiciel OCR extrait du texte et des informations de différents documents financiers.
    2. Le système classe automatiquement les documents, par exemple les factures ou les contrats, en fonction de leur contenu.
  2. Intégration avec MLflow :
    1. MLflow est utilisé pour suivre les expériences liées à l'apprentissage de modèles de traitement de documents.
    2. Différentes configurations et hyperparamètres pour les modèles de traitement de documents sont systématiquement testés à l'aide de MLflow.
  3. Suivi des expériences :
    1. MLflow consigne les paramètres, les métriques et les artefacts de chaque expérience et offre un aperçu complet de la performance du modèle.
  4. Version du modèle :
    1. Le MLflow Model Registry est utilisé pour versionner et gérer différentes itérations du modèle de traitement des documents développé avec Konfuzio.
  5. le déploiement et l'automatisation :
    1. Le modèle le plus performant peut être intégré de manière transparente dans le flux de travail de l'institution financière à l'aide des fonctions de déploiement de MLflow.

Avantages de la combinaison du Konfuzio et du MLflow

  • l'efficacité : Le traitement des documents de Konfuzio automatise l'extraction des informations pertinentes, réduit les efforts manuels et le temps de traitement.
  • Expérimentation et optimisation : MLflow permet aux scientifiques des données d'expérimenter différentes configurations et d'optimiser la précision et l'efficacité du modèle de traitement des documents.
  • l'évolutivité : La solution combinée traite de grands volumes de documents et s'adapte à l'évolution des formats et des mises en page des documents.

En intégrant Konfuzio et MLflow, l'institution financière obtient une solution de bout en bout pour automatiser le traitement des documents et garantir l'efficacité, la conformité et l'adaptabilité dans un environnement financier dynamique.

Vous vous intéressez en détail au potentiel que présente Konfuzio dans le domaine du MLflow ? Alors gardez un œil sur notre blog - un article sur l'application in-depth de MLflow dans le programme Konfuzio suivra bientôt !

Conclusion - MLflow, un outil clé pour l'efficacité et l'innovation dans l'apprentissage machine

MLflow représente un outil crucial dans le domaine de l'apprentissage automatique, qui répond aux défis complexes du développement de modèles, de l'expérimentation et du déploiement. 

Sa gamme complète de fonctionnalités, basée sur le suivi des expériences, le registre des modèles et les fonctions de déploiement, optimise l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. La polyvalence de la plateforme se traduit par sa compatibilité avec différentes bibliothèques d'apprentissage automatique et plateformes de cloud computing, ce qui permet une flexibilité dans la mise en œuvre. 

Alors que les organisations sont confrontées à la complexité de l'apprentissage automatique, MLflow s'avère être un outil puissant qui permet aux équipes d'itérer, d'optimiser et de déployer efficacement des modèles. 

Avec MLflow, le passage de l'expérimentation à la production devient un processus transparent et bien documenté qui fait progresser le domaine de l'apprentissage automatique vers une efficacité et une innovation accrues.

Vous avez des questions sur la mise en œuvre de MLflow et sur la manière dont Konfuzio peut vous aider ? Ecrivez-nous dès maintenant et l'un de nos experts vous contactera rapidement pour vous aider à réussir votre implémentation.

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