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MLOps : DevOps pour des flux de travail ML optimisés

Janina Horn

Dans le monde actuel, axé sur les données, l'apprentissage automatique offre aux entreprises un énorme potentiel d'optimisation des processus, de prise de décision et d'innovation. 

Mais l'utilisation réussie de modèles ML dans des environnements de production exige plus que le développement d'algorithmes à haute performance. Il s'agit d'intégrer de manière transparente l'apprentissage automatique dans le cycle de vie du développement logiciel et de garantir des flux de travail ML efficaces, fiables et évolutifs.

C'est là qu'intervient MLOps - un domaine en plein essor de DevOpsqui se consacre précisément à cet objectif. MLOps combine les principes et les pratiques de DevOps avec les exigences spécifiques de l'apprentissage automatique. Il fournit aux entreprises les outils, les technologies et les méthodes nécessaires pour développer, former, déployer et gérer efficacement des modèles ML.

Que vous soyez un data scientist, un développeur ou un membre de l'équipe d'exploitation, cet article vous apportera un éclairage précieux sur la manière d'intégrer efficacement les MLOps dans vos flux de travail afin d'exploiter pleinement le potentiel de vos modèles ML. 

mlops définition

MLOps : Définition

MLOps, en tant que sous-domaine de DevOps, s'occupe de l'intégration transparente de l'apprentissage automatique dans l'ensemble de l'entreprise. Cycle de vie du développement logiciel. Il se concentre sur le déploiement, la gestion et la surveillance efficaces et évolutifs des modèles ML dans les environnements de production. 

MLOps comprend des pratiques telles que l'intégration et le déploiement continus des modèles ML, la version et la validation automatisées des modèles, la mise en œuvre de la surveillance des modèles et de la résolution des problèmes, ainsi que l'orchestration des Pipelines de données

Il encourage la coopération entre Scientifiques des donnéesLes équipes de développement et d'exploitation sont chargées d'assurer l'agilité et la fiabilité des opérations du modèle ML. 

MLOps vise à créer des processus répétables, reproductibles et contrôlés pour le développement et le déploiement du ML. Il soutient la mise à l'échelle des modèles ML et permet leur amélioration continue grâce à des boucles de rétroaction et des itérations de modèles. 

MLOps prend également en compte des aspects tels que la protection des données, la sécurité et la gouvernance en rapport avec le traitement de données sensibles dans les applications ML. 

Il contribue à garantir la performance, la stabilité et la maintenabilité des modèles ML dans des environnements de production, permettant ainsi une utilisation efficace de l'apprentissage automatique dans différents secteurs.

MLOps vs. AIOps

Contrairement à MLOps, AIOps, comme défini par Gartnerun paradigme technologique qui utilise des algorithmes avancés alimentés par l'apprentissage automatique. L'objectif est d'automatiser et d'optimiser différents processus d'exploitation informatique, y compris, mais pas seulement, la corrélation d'événements, la détection d'anomalies et la détermination de la causalité. 

En intégrant ces composants dynamiques, AIOps vise à rationaliser les opérations, à améliorer l'efficacité du système et à traiter les problèmes potentiels de manière proactive, ce qui favorise l'amélioration continue du service et la réduction des risques opérationnels.

Importance de DevOps pour le cycle de vie du ML

L'importance de DevOps pour le cycle de vie du ML réside dans le déploiement, la gestion et la mise à l'échelle efficaces et fiables des modèles ML dans les environnements de production. 

Les principes et pratiques DevOps permettent une intégration transparente du ML dans l'ensemble du processus de développement logiciel et répondent à des défis spécifiques dans le domaine du ML :

Un déploiement plus rapide

DevOps permet d'accélérer le déploiement des modèles ML en créant des processus automatisés pour la formation, la validation, l'intégration et le déploiement des modèles. 

Les modèles peuvent ainsi être utilisés plus rapidement dans des environnements productifs.

Intégration et déploiement continus (CI/CD) : DevOps permet d'intégrer les modèles ML dans les pipelines CI/CD existants. Les modèles peuvent ainsi être testés, validés et déployés en continu dans des environnements de production.

Évolutivité

Les pratiques DevOps favorisent la mise à l'échelle des modèles ML afin de suivre l'évolution des volumes de données et des besoins. 

Cela implique l'utilisation d'infrastructures évolutives, telles que les plateformes de cloud computing, afin de faire évoluer la puissance de calcul et les ressources nécessaires à l'entraînement et à l'inférence des modèles.

Surveillance du modèle et dépannage

DevOps fournit des mécanismes de surveillance des performances des modèles ML afin de détecter rapidement les anomalies ou les dégradations. Les erreurs peuvent ainsi être rapidement identifiées et corrigées afin de garantir la qualité et la fiabilité des modèles.

Automatisation de la version du modèle

Les pratiques DevOps permettent de gérer efficacement les versions des modèles. 

Le suivi automatisé des modifications et la traçabilité des versions de modèles facilitent la gestion des modèles et le retour en arrière si nécessaire.

Collaboration entre les équipes

DevOps favorise la collaboration entre les data scientists, les développeurs et les équipes d'exploitation. 

Cela permet de combiner l'expertise de différents domaines afin de gérer efficacement l'ensemble du cycle de vie du ML et de réduire la dépendance vis-à-vis des individus.

Répétabilité et reproductibilité

DevOps soutient la répétabilité et la reproductibilité des expériences et des flux de travail ML. 

Les processus automatisés et le versionnement permettent de garantir la cohérence et la reproductibilité des expériences et des entraînements.

L'application des principes DevOps au cycle de vie ML permet un développement et un déploiement efficaces et fiables des modèles ML, ce qui se traduit par une amélioration des résultats, une accélération de l'innovation et une utilisation optimisée de l'apprentissage automatique.

mlops meilleures pratiques

Concepts clés et meilleures pratiques dans le domaine MLOps

Dans le domaine du MLOps, il existe plusieurs concepts clés et bonnes pratiques qui contribuent à créer des flux de travail ML efficaces et fiables. 

Il s'agit de quelques concepts importants et de bonnes pratiques :

  1. Automatisation des flux de travail ML : L'automatisation des flux de travail ML est un concept central dans MLOps. Il comprend l'automatisation d'étapes telles que le nettoyage des données, l'ingénierie des fonctionnalités, l'apprentissage des modèles, la validation, le déploiement et la surveillance. L'automatisation permet d'accroître l'efficacité et de réduire le risque d'erreurs.
  2. Intégration et déploiement continus (CI/CD) : L'application des pratiques CI/CD au cycle de vie ML permet une intégration, une validation et un déploiement continus et automatisés des modèles ML. Cela permet d'itérer plus rapidement les modèles et de détecter les erreurs plus tôt.
  3. Versionnement et gestion des modèles : Il est important de gérer et d'administrer soigneusement les versions des modèles ML afin de garantir la transparence, la traçabilité et la possibilité de revenir en arrière. Cela implique le suivi des versions des modèles, des métadonnées et des données utilisées, ainsi que la documentation des modifications.
  4. Mise à l'échelle des charges de travail ML : L'évolutivité est un concept essentiel en MLOps pour suivre le rythme de l'augmentation des volumes de données et des exigences. Les infrastructures évolutives telles que les plateformes en nuage ou les technologies de conteneurisation permettent l'élasticité des ressources pour l'apprentissage et l'inférence des modèles ML.
  5. Surveillance des modèles et dépannage : Une surveillance continue des performances des modèles ML est essentielle pour détecter rapidement les anomalies, les dérives ou les dégradations. Les outils de surveillance et les métriques permettent d'identifier les problèmes et de corriger rapidement les erreurs.
  6. Reproductibilité expérimentale : La reproductibilité des expériences de ML est importante pour pouvoir reproduire et comparer les résultats. Cela implique l'utilisation du contrôle de version pour le code, les données et les hyperparamètres, ainsi que la documentation des environnements et des configurations.
  7. Sécurité et protection des données : Les aspects liés à la sécurité et à la protection des données sont d'une grande importance dans les MLOps. Le traitement des données sensibles, la garantie des normes de protection des données et la mise en œuvre de mécanismes de sécurité tels que le contrôle d'accès et le cryptage doivent être pris en compte.
  8. la collaboration entre les équipes : La collaboration entre les data scientists, les développeurs, les équipes opérationnelles et les autres parties prenantes est essentielle. Une communication régulière, un transfert de connaissances et une collaboration étroite permettent une mise en œuvre efficace des pratiques MLOps.

Ces concepts clés et ces meilleures pratiques aident les entreprises à optimiser leurs flux de travail ML, à améliorer leur efficacité, à garantir leur fiabilité et à assurer l'évolutivité des modèles ML dans des environnements de production.

mlops tools

Outils et technologies dans la mise en œuvre de MLOps

Il existe différents outils et technologies pertinents pour la mise en œuvre de MLOps. 

Ce sont par exemple

Containerisation

Des outils tels que Docker permettent d'emballer les modèles ML, les dépendances et les environnements dans des conteneurs afin de garantir une exécution cohérente et portable dans différents environnements. 

Les systèmes d'orchestration de conteneurs tels que Kubernetes facilitent la mise à l'échelle et la gestion des applications de conteneurs.

Contrôle de version

Les systèmes de contrôle de version tels que Git permettent de gérer et de suivre les modifications de code, les fichiers de configuration, les poids des modèles et autres artefacts. 

Cela facilite la collaboration au sein de l'équipe, la reproductibilité des expériences et la traçabilité des versions de modèles.

Intégration continue/déploiement continu (CI/CD)

Les outils CI/CD tels que Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions ou CircleCI permettent d'automatiser les builds, les tests, les étapes de validation et les déploiements de modèles ML. Ils soutiennent l'intégration et le déploiement continus des modèles dans des environnements de production.

Plates-formes en nuage

Les plateformes cloud telles qu'Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure offrent une multitude de services et de ressources pour la mise à l'échelle, le stockage, le traitement et le déploiement de modèles ML. 

Ils permettent d'utiliser des ressources à forte intensité de calcul et offrent des outils pour la gestion des modèles, la surveillance et le dépannage.

Surveillance et dépannage automatisés des modèles

Il existe des outils spécialisés comme Prometheus, Grafana ou TensorBoard qui facilitent le suivi et la visualisation des performances des modèles ML. 

Ils aident à détecter les anomalies, les dérives ou les erreurs et permettent un dépannage rapide.

Pipelines de données et gestion des flux de travail

Des outils comme Apache Airflow ou Kubeflow Pipelines permettent de créer et de gérer des pipelines de données et des workflows complexes. 

Ils permettent d'automatiser les étapes de traitement des données, l'extraction des caractéristiques, l'apprentissage et le déploiement des modèles.

Enregistrement et gestion des modèles

Des plateformes spécialisées comme MLflow, TensorBoard ou Neptune.ai permettent d'enregistrer, de gérer et de suivre les modèles, les métriques, les expériences et les hyperparamètres. 

Ils offrent un point de contact unique pour l'organisation et la documentation des modèles.

Transfert de modèle et inférence

Des outils tels que TensorFlow Serving, ONNX ou Seldon permettent de déployer et de faire évoluer des modèles ML pour l'inférence dans des environnements de production. 

Ils fournissent des interfaces et une infrastructure pour l'inférence de modèles et facilitent l'intégration dans les applications et les services.

Le choix des outils et des technologies dépend des besoins spécifiques du projet et de l'infrastructure utilisée. Il est important d'évaluer et de choisir les outils les mieux adaptés pour soutenir les pratiques MLOps et l'infrastructure de l'entreprise.

Défis et solutions lors de la mise en œuvre de MLOps

Plusieurs défis peuvent survenir lors de la mise en œuvre de MLOps. Voici quelques défis courants et des solutions possibles :

Complexité des flux de travail ML

La mise en œuvre de MLOps nécessite l'intégration de différentes étapes et de différents outils, tels que le nettoyage des données, l'ingénierie des fonctionnalités, l'apprentissage des modèles, la validation, le déploiement et la surveillance. La complexité de ces flux de travail peut constituer un défi.

Solution : Une possibilité consiste à utiliser l'automatisation et l'orchestration des workflows ML à l'aide d'outils tels que Airflow ou Kubeflow Pipelines. Cela permet une exécution efficace et standardisée des workflows.

Versionnement et gestion des modèles

La gestion des versions de modèles et le suivi des modifications peuvent être difficiles, en particulier lorsque plusieurs équipes travaillent simultanément sur des modèles ou que les modifications apportées aux modèles en production doivent être tracées.

Solution : L'utilisation de systèmes de contrôle de version tels que Git pour le code, les fichiers de configuration et les poids des modèles permet une versionnalisation efficace des modèles. Il est important de définir des processus clairs pour la gestion et la documentation des versions de modèles.

Mise à l'échelle et gestion des ressources

La mise à l'échelle des charges de travail ML et l'utilisation efficace des ressources peuvent constituer un défi, en particulier pour les grands ensembles de données et les modèles complexes.

Solution : Les plateformes en nuage offrent des ressources et des services évolutifs pour l'apprentissage et l'inférence de modèles ML. L'utilisation de technologies de conteneurisation comme Docker et de systèmes d'orchestration comme Kubernetes permet de faire évoluer les modèles sur plusieurs ressources et d'utiliser efficacement la puissance de calcul.

Surveillance du modèle et dépannage

Surveiller les performances des modèles ML et détecter les anomalies ou les erreurs en temps réel peut être un défi.

Solution : L'intégration d'outils de suivi et de métriques dans le flux de travail MLOps permet de surveiller en permanence les performances du modèle. Des tableaux de bord et des alertes peuvent être mis en place afin de détecter les anomalies et de corriger rapidement les erreurs.

Collaboration entre les équipes

La collaboration entre les data scientists, les développeurs et les équipes d'exploitation peut constituer un défi en raison des différences d'expertise et de méthodes de travail.

Solution : Il est essentiel d'établir une culture de collaboration et de partage des connaissances. Des réunions régulières, une communication claire et l'utilisation d'outils et de plateformes communs contribuent à faciliter la collaboration.

Sécurité et protection des données

La protection des données sensibles et la garantie de la sécurité des modèles ML sont des aspects importants de la mise en œuvre des MLOps.

Solution : La mise en œuvre de mécanismes de sécurité tels que le contrôle d'accès, le cryptage et l'anonymisation des données, ainsi que la prise en compte des directives de protection des données sont essentielles. Les aspects liés à la sécurité et à la protection des données doivent être intégrés dès le départ dans le flux de travail MLOps.

Les défis liés à la mise en œuvre de MLOps peuvent varier en fonction du projet et de l'entreprise. Il est important d'identifier ces défis à un stade précoce et de développer des solutions appropriées afin de garantir un flux de travail MLOps sans heurts.

fond vert avec logo confucius

Konfuzio : implémentation simplifiée de MLOps dans le traitement des documents

Konfuzio que l'entreprise propose des solutions qui facilitent l'implémentation de MLOps. Konfuzio s'est spécialisée dans l'automatisation des Traitement des documents et l'apprentissage automatique et propose une plateforme qui aide les entreprises à extraire et à analyser les données structurées et non structurées de différents types de documents.

Konfuzio peut aider à optimiser le cycle de vie ML en fournissant des outils et des technologies qui améliorent l'efficacité et la précision du traitement des documents. Cela peut automatiser l'extraction et la classification d'informations à partir de documents tels que les factures, les contrats ou les rapports médicaux.

En combinant les technologies Konfuzio avec les pratiques MLOps, les entreprises peuvent rendre leurs flux de travail ML transparents, de l'extraction des données à l'apprentissage des modèles, en passant par le déploiement et la surveillance. 

Konfuzio contribue ainsi à faciliter la mise en œuvre de MLOps en ce qui concerne le traitement des documents et à augmenter la productivité et l'efficacité des entreprises.

Conclusion : MLOps comme facteur de réussite pour une utilisation efficace de l'apprentissage automatique

MLOps s'est imposé comme un sous-domaine crucial de DevOps, qui permet d'intégrer de manière transparente l'apprentissage automatique dans le cycle de vie du développement logiciel. En adoptant les pratiques et les technologies MLOps, les entreprises peuvent améliorer l'efficacité, l'évolutivité et la fiabilité de leurs flux de travail ML.

L'automatisation des flux de travail ML, l'intégration et le déploiement continus (CI/CD), la version des modèles, la mise à l'échelle des modèles ML, la surveillance des modèles et la résolution des problèmes sont quelques-uns des concepts clés et des meilleures pratiques en MLOps. 

L'utilisation d'outils et de technologies pertinents, tels que la conteneurisation, le contrôle de version, les plateformes en nuage et les outils de surveillance, est essentielle pour réussir la mise en œuvre de MLOps.

L'introduction de MLOps permet aux entreprises de développer, de déployer et de gérer plus efficacement les modèles ML. Il en résulte des temps de déploiement plus courts, une plus grande agilité et des résultats améliorés. MLOps est une étape importante pour exploiter pleinement la valeur de l'apprentissage automatique dans différents secteurs et pour stimuler l'innovation.

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