En savoir plus sur MLOps : Discussion sur la définition, les concepts et les applications de MLOps

Qu'est-ce que MLOps ?

La discipline consistant à fournir des modèles d'apprentissage automatique via des flux de travail reproductibles et efficaces est appelée Machine Learning Operations (MLOps).

MLOps est similaire au DevOps du cycle de vie du développement logiciel et vise à fournir en continu des applications ML hautes performances en production à grande échelle. Il se concentre spécifiquement sur les besoins uniques du ML au sein des programmes SDLC et CI/CD existants afin de créer un nouveau cycle de vie qui existe à leurs côtés. Cela peut conduire à des flux de travail plus efficaces et à de meilleurs résultats pour le ML.

L'approche MLOps améliore la qualité des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, simplifie les processus de gestion et permet un déploiement automatisé. Les modèles s'alignent plus facilement sur les besoins de l'entreprise et les exigences réglementaires.

Le Machine Learning (ML) a un cycle de vie unique, différent des logiciels traditionnels. Le cœur du ML réside dans les données, et non dans l’activité des applications. Par conséquent, le code se concentre sur la gestion des données. Le système ML est un système ouvert et en constante évolution. Une fois le modèle distribué, la tâche ne fait que commencer. Pour des performances optimales, les modèles en production doivent être régulièrement surveillés, recyclés et redéployés en réponse à l'évolution des signaux de données. Ce processus est continu et nécessite une optimisation et un ajustement constants pour garantir l'exactitude et la fiabilité du modèle. Grâce à des itérations et des améliorations continues, les systèmes ML peuvent rester efficaces et efficients pour s'adapter à l'évolution des besoins.

Le cycle de vie du ML est le processus continu d'intégration, de développement et de livraison de modèles d'apprentissage automatique. Le modèle passe continuellement par trois étapes clés de développement, de déploiement et d’exploitation pour ajuster et optimiser en permanence ses performances en production.

Comment fonctionne MLOps ?

MLOps fournit une solution qui aide les scientifiques des données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les développeurs d'applications à résoudre des problèmes similaires à l'ingénierie logicielle. Il est similaire à DevOps et résout les défis des data scientists qui fournissent des modèles aux environnements de production et les maintiennent. MLOps se concentre sur la collaboration, permettant aux équipes d'apporter de la valeur aux clients. Grâce à MLOps, les équipes peuvent mieux gérer le cycle de vie, le contrôle des versions et le déploiement des modèles, améliorant ainsi la disponibilité et la fiabilité des modèles. Cette approche garantit également la cohérence et la répétabilité des modèles, permettant aux équipes de déployer plus rapidement de nouvelles fonctionnalités et améliorations. En résumé, MLOps et DevOps ont de nombreux points communs dans la résolution de problèmes d'ingénierie logicielle, offrant des avantages similaires aux data scientists.

MLOps inclut tous les composants essentiels et la possibilité de tous les intégrer - des sources de données aux outils de conformité.

Pour créer des modèles d'apprentissage automatique (ML) reproductibles, nous pouvons empaqueter le code de modélisation, les dépendances et les exigences d'exécution. En permettant un ML reproductible, nous pouvons réduire les coûts d’expédition et de maintenance des versions de modèles. Après le packaging, le déploiement à grande échelle devient assez simple. Cette étape assure la répétabilité et constitue l’une des nombreuses étapes fondamentales du parcours MLOps.

MLOps vise à prendre en charge l'ensemble du cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique grâce à un ensemble cohérent de principes. Ces principes incluent la mise en œuvre du contrôle du code source, la maintenance d'un registre de versions de modèle, l'empaquetage standardisé, la création de listes de contrôle de validation, la définition de méthodes de déploiement et le développement de protocoles de surveillance.

Étant donné que la dérive des données est remarquée par le pipeline de surveillance, la technologie MLOps éprouvée permet aux entreprises de déterminer quand les modèles doivent être recyclés. Cela peut également aider à déterminer quelles données, versions de modèle et bases de code ont été utilisées pour effectuer une prédiction spécifique.

Avantages de MLOps

Livraison plus de modèles plus rapidement : la vitesse de déploiement et d'itération des modèles vous donne un avantage concurrentiel en matière d'apprentissage automatique. L’approche reproductible et évolutive de MLOps accélère l’apprentissage automatique en production.

1. Maximiser le retour sur investissement : si MLOps existe, la surveillance des modèles et de l'infrastructure devient un travail fragmentaire. Vous pouvez rapidement surveiller et ajuster vos modèles et votre infrastructure pour obtenir des marges bénéficiaires supplémentaires tout en réduisant les dépenses d'infrastructure.

2. Améliorer la compétitivité des entreprises : Afin de garder une longueur d'avance sur la concurrence, les modèles doivent être ajustés fréquemment. Si vous utilisez MLOps pour créer des pipelines et des flux de travail automatisés, vous pouvez réduire le coût global du ML tout en restant compétitif.

3. Intégration flexible : si vous souhaitez utiliser la technologie d'apprentissage automatique la plus avancée, vous pouvez utiliser MLOps pour simplement maintenir l'intégration avec divers outils de science des données.

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