MLOps (MLOps)

Saviez-vous que l’intégration des opérations d’apprentissage automatique (MLOps) peut considérablement améliorer l’évolutivité, l’efficacité et la fiabilité de vos projets d’IA ? Dans le monde numérique actuel, qui évolue rapidement, les organisations sont confrontées au défi de taille que représente le déploiement rapide et efficace de modèles d’apprentissage automatique. Un pourcentage stupéfiant de 90 % des modèles d’apprentissage automatique n’arrivent jamais en production, principalement en raison d’obstacles opérationnels. Cet article vise à démystifier le MLOps, en le présentant comme le pont entre l’apprentissage automatique et l’excellence opérationnelle. En approfondissant ses aspects fondamentaux, nous explorerons comment le MLOps rationalise non seulement le cycle de vie de l’IA, mais favorise également l’innovation grâce à la collaboration entre les scientifiques des données, les DevOps et les professionnels de l’informatique. De la reproductibilité des modèles à la conformité réglementaire, l’importance de MLOps dans le cycle de vie des projets d’IA est considérable. Êtes-vous prêt à libérer le plein potentiel de vos projets d’apprentissage automatique ?

Qu’est-ce que MLOps ? #

MLOps, ou Machine Learning Operations, est un composant critique dans le domaine de l’ingénierie ML, visant à rationaliser le cycle de vie de l’IA. Devoteam G Cloud a été à l’avant-garde en introduisant les MLOps comme un aspect indispensable de l’ingénierie ML. Cette approche innovante garantit une transition transparente des modèles d’apprentissage automatique, de la conception au déploiement et au-delà, en relevant les défis uniques liés à l’opérationnalisation de l’IA.

• La genèse de MLOps réside dans la fusion des principes DevOps avec des éléments spécifiques à l’apprentissage automatique. Cette intégration garantit un mélange harmonieux de rapidité, d’efficacité et d’innovation, nécessaire au déploiement réussi des projets d’IA.

• Un aspect essentiel du MLOps est son rôle dans la promotion de la collaboration. Il réunit les scientifiques des données, les équipes DevOps et les professionnels de l’informatique, créant ainsi un environnement riche pour l’innovation. Cette synergie est cruciale pour naviguer dans les complexités du déploiement des modèles d’apprentissage automatique et assurer leur succès dans les applications du monde réel.

• MLOps s’attaque à plusieurs défis urgents dans le domaine de l’IA, notamment en garantissant la reproductibilité des modèles, en s’attaquant à la dérive des données et en surmontant les obstacles au déploiement. Ces défis, s’ils ne sont pas relevés, peuvent considérablement entraver la réussite des projets d’IA.

• L’une des pierres angulaires de MLOps est l’accent mis sur l’intégration et la livraison continues (CI/CD) pour les modèles d’apprentissage automatique. Cette approche permet aux équipes d’automatiser les tests et le déploiement des modèles, garantissant ainsi leur mise à jour et leur maintenance en toute transparence.

• Au-delà de l’excellence opérationnelle, MLOps joue un rôle essentiel pour assurer la conformité réglementaire et le développement éthique de l’IA. Alors que les technologies d’IA s’intègrent de plus en plus dans notre vie quotidienne, il est primordial d’adhérer aux normes éthiques et aux exigences réglementaires.

Par essence, MLOps est l’épine dorsale des projets d’IA réussis, en veillant à ce qu’ils soient évolutifs, efficaces et conformes aux normes éthiques. Son importance ne peut être surestimée, car elle comble le fossé entre l’innovation en matière d’apprentissage automatique et l’excellence opérationnelle.

Principes de MLOps #

MLOps est un point de repère dans le parcours de l’apprentissage automatique, du simple concept à un modèle pleinement fonctionnel dans un environnement de production. Ses principes cimentent les fondations nécessaires à une transition en douceur et à l’opérationnalisation de ces modèles. Nous allons nous pencher sur ces principes fondamentaux, en soulignant les pratiques qui distinguent le MLOps de l’ingénierie logicielle traditionnelle.

Automatisation des pipelines d’apprentissage automatique

Almabetter met l’accent sur l’automatisation de l’ensemble du pipeline d’apprentissage automatique, du prétraitement des données au déploiement des modèles. Cette automatisation est essentielle pour plusieurs raisons :

• Efficacité : Elle réduit considérablement les interventions manuelles, ce qui rend le processus plus rapide et plus rentable.

• Cohérence : L’automatisation garantit que chaque étape du pipeline est exécutée avec le même ensemble de paramètres et de réglages, ce qui permet d’obtenir des résultats cohérents et reproductibles.

• Évolutivité : Les pipelines automatisés peuvent facilement évoluer à la hausse ou à la baisse en fonction des exigences du projet, en s’adaptant à des volumes de données et à des besoins de calcul variables.

Orchestration du flux de travail

L’orchestration de flux de travail dans MLOps concerne la gestion efficace de flux de données complexes. Elle implique

• L’ordonnancement des tâches : Veiller à ce que les tâches telles que la collecte des données, le prétraitement, l’entraînement des modèles et l’évaluation soient exécutées dans le bon ordre et au bon moment.

• Gestion des ressources : L’allocation et la gestion optimales des ressources afin d’éviter les goulets d’étranglement et d’assurer une exécution fluide du flux de travail.

• Gestion des dépendances : Suivi des dépendances entre les différentes tâches et garantie que les modifications apportées à l’une d’entre elles n’ont pas d’incidence négative sur les autres.

Versionnement

Le versionnage est une pierre angulaire de MLOps, qui englobe le versionnage du code, des données et du modèle. Cette pratique

• assure la reproductibilité : En suivant chaque changement, les équipes peuvent revenir aux versions précédentes si nécessaire et s’assurer que les expériences peuvent être reproduites.

• Facilite le retour en arrière : Si une nouvelle version du modèle ne donne pas de bons résultats, la gestion des versions permet de revenir rapidement à une version antérieure plus performante.

• Amélioration de la collaboration : Le versionnage permet aux membres de l’équipe de comprendre plus facilement les changements et de collaborer plus efficacement.

Collaboration et partage

On ne saurait trop insister sur l’importance de la collaboration et du partage dans les MLOps :

• Favorise l’innovation : Le partage des idées et des résultats stimule l’innovation, car il permet aux membres de l’équipe de s’appuyer sur le travail des autres.

• Réduire les silos : une collaboration efficace permet d’éliminer les silos entre les scientifiques des données, les ingénieurs ML et les opérations informatiques, garantissant ainsi une approche unifiée de la résolution des problèmes.

• Échange de connaissances : Le partage des apprentissages et des meilleures pratiques accélère la courbe d’apprentissage pour toutes les parties prenantes impliquées.

Formation et évaluation continues

Il est essentiel de s’adapter aux nouvelles données et de maintenir les performances du modèle :

• Gestion de la dérive des modèles : La formation continue permet aux modèles de s’adapter aux nouvelles tendances et aux nouveaux modèles dans les données, évitant ainsi la dérive du modèle.

• Suivi des performances : L’évaluation régulière des nouvelles données permet de s’assurer que les performances du modèle ne se dégradent pas au fil du temps.

Surveillance, métadonnées ML et journalisation

La santé et les performances des modèles de ML sont primordiales :

• Aperçu de la santé du modèle : Le suivi des mesures clés permet de connaître l’état de santé et les performances du modèle, ce qui permet d’intervenir en temps voulu.

• Traçabilité : La journalisation et les métadonnées permettent la traçabilité des performances et du comportement du modèle, ce qui facilite l’analyse des causes profondes des problèmes.

Boucles de rétroaction

Le principe de l’établissement de boucles de rétroaction dans les MLOps souligne l’importance de l’amélioration continue :

• Adaptation au monde réel : Le retour d’information provenant de l’utilisation du modèle dans le monde réel permet d’affiner et d’adapter le modèle pour répondre aux besoins réels.

• Amélioration itérative : Les boucles de retour d’information continues encouragent l’amélioration itérative, garantissant que les modèles restent pertinents et efficaces au fil du temps.

Les principes MLOps guident l’intégration transparente des modèles d’apprentissage automatique dans les environnements de production, en veillant à ce qu’ils soient efficaces, évolutifs et performants. En adhérant à ces principes, les organisations peuvent exploiter tout le potentiel de leurs initiatives d’apprentissage automatique, en stimulant l’innovation et en atteignant l’excellence opérationnelle.

MLOps vs ModelOps vs DevOps : démêler les distinctions et les synergies #

Les paysages de MLOps, ModelOps et DevOps offrent une vue panoramique de la gestion moderne du cycle de vie des logiciels et de l’IA. Chaque cadre présente des contributions uniques tout en partageant un objectif commun : améliorer l’efficacité, la fiabilité et le déploiement transparent des applications et des modèles. Approfondir leurs nuances et leurs chevauchements permet de clarifier leurs rôles dans la conduite de l’innovation technologique et de l’excellence opérationnelle.

Fondement commun du MLOps et du DevOps

Le MLOps et le DevOps donnent tous deux la priorité à la rationalisation des processus afin d’améliorer l’efficacité et la fiabilité. Cette base commune est essentielle pour :

• L’automatisation des flux de travail : L’automatisation est au cœur des deux approches, visant à réduire les erreurs manuelles et à augmenter la vitesse.

• Améliorer la collaboration : Elles favorisent une culture de collaboration entre les équipes interfonctionnelles, en brisant les silos entre le développement, les opérations et la science des données.

• Amélioration continue : Mettre l’accent sur la nature itérative des processus de développement et de déploiement afin d’affiner et d’améliorer les résultats au fil du temps.

MLOps et DevOps préconisent des pratiques qui ne consistent pas seulement à déployer des logiciels ou des modèles, mais aussi à s’assurer qu’ils restent fonctionnels et efficaces après le déploiement.

Défis uniques relevés par MLOps

MLOps va au-delà de la philosophie DevOps en incorporant des éléments spécifiques à l’apprentissage automatique, ce qui permet de relever des défis tels que :

• Le versionnage du modèle et le versionnage des données : Crucial pour suivre et gérer l’évolution des modèles et de leurs données sous-jacentes.

• Suivi des expériences : Essentiel pour comprendre les performances des modèles et les résultats des différentes expériences de formation.

• Déploiement et mise à l’échelle des modèles : Facilite le déploiement des modèles dans des environnements de production et leur mise à l’échelle pour répondre à la demande.

Ces défis uniques nécessitent des outils et des plateformes spécialisés, soulignant l’accent mis par MLOps sur la gestion du cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique.

ModelOps : combler le fossé

ModelOps se concentre sur l’opérationnalisation de tous les types de modèles, en étendant les principes de MLOps à un spectre plus large. Il englobe

• Une large gamme de modèles : Pas seulement les modèles ML, mais aussi les modèles statistiques, les simulations et les moteurs de règles.

• Gouvernance et conformité : Veiller à ce que les modèles fonctionnent dans le respect des paramètres réglementaires et des directives éthiques.

• Gestion du cycle de vie : Du développement au déploiement, à la surveillance et au retrait des modèles, quel que soit leur type.

ModelOps et MLOps partagent un objectif commun, mais ModelOps couvre un champ plus large, visant une stratégie et une gouvernance globales de l’IA au sein des organisations.

Convergence pour une stratégie globale

La convergence des MLOps et des ModelOps au sein des organisations souligne l’engagement en faveur d’une stratégie unifiée en matière d’IA. Cet alignement stratégique facilite :

• Une gouvernance holistique : Garantir que tous les modèles, quel que soit leur type, sont développés, déployés et gérés dans des cadres de gouvernance unifiés.

• Efficacité et évolutivité : Tirer parti des points forts de chaque approche pour améliorer l’efficacité opérationnelle et l’évolutivité des initiatives d’IA.

• Innovation et avantage concurrentiel : en rationalisant la gestion du cycle de vie des modèles, les organisations peuvent favoriser l’innovation et conserver un avantage concurrentiel dans leurs domaines respectifs.

En substance, les distinctions et les chevauchements entre MLOps, ModelOps et DevOps éclairent le paysage diversifié mais interconnecté de la gestion moderne du cycle de vie des logiciels et de l’IA. En naviguant dans ces nuances, les organisations peuvent exploiter le plein potentiel de leurs ressources technologiques, en allant de l’avant dans l’innovation et l’excellence opérationnelle.

Mise en œuvre des MLOps : une feuille de route stratégique #

Le voyage vers l’intégration des opérations d’apprentissage automatique (MLOps) dans les pratiques commerciales représente un changement pivot vers l’excellence opérationnelle dans les projets axés sur l’IA. En s’inspirant des étapes complètes de Red Hat en matière de MLOps, les organisations peuvent naviguer dans les complexités de la mise en œuvre avec une approche structurée et stratégique. Cette section se penche sur les éléments essentiels de l’adoption de MLOps, en mettant en lumière les stratégies clés et les pièges courants à éviter.

Étapes initiales de l’adoption de MLOps

• Évaluation de l’état de préparation de l’organisation : Avant de plonger dans les MLOps, évaluez l’état actuel de l’apprentissage automatique et de l’infrastructure informatique de votre organisation. Déterminez si votre équipe possède les compétences requises et si vos systèmes sont capables de prendre en charge un flux de travail MLOps.

• Alignement sur les objectifs de l’entreprise : Veillez à ce que votre initiative MLOps s’aligne sur les objectifs plus larges de l’entreprise. Cet alignement garantit que la mise en œuvre de MLOps contribue directement à la réalisation des objectifs stratégiques, ce qui favorise le soutien de l’ensemble de l’organisation.

Sélection des outils et des plateformes

• Systèmes de suivi des expériences : Optez pour des outils qui offrent de solides capacités de suivi des expériences. Cette fonction est essentielle pour comprendre les performances du modèle dans le temps et dans des conditions différentes.

• Registres de modèles et outils de versionnement des données : Mettez en place des registres de modèles pour gérer et versionner les modèles de manière efficace. De même, les outils de versionnement des données sont essentiels pour assurer le suivi des différents ensembles de données utilisés au cours de la formation et de l’évaluation.

Mise en place d’équipes interfonctionnelles

• Inclure des rôles diversifiés : Constituer des équipes comprenant des scientifiques des données, des ingénieurs ML, des opérations informatiques et des développeurs de logiciels. Cette diversité garantit une approche holistique de la résolution des problèmes et de l’innovation.

• Favoriser la collaboration et l’innovation : Encouragez la communication ouverte et la collaboration entre les membres de l’équipe. Une culture de partage des connaissances et de résolution collective des problèmes accélère le rythme de l’innovation.

Relever les défis communs

• Changements culturels et lacunes en matière de compétences : Préparez-vous à des changements culturels au sein de l’organisation lorsque vous passerez à une approche plus collaborative et itérative des projets d’apprentissage automatique. Combler les lacunes en matière de compétences grâce à des programmes de formation et de développement.

• Intégration dans les flux de travail existants : Établissez une stratégie sur la façon d’intégrer de manière transparente les pratiques MLOps dans les flux de travail actuels sans perturber les projets en cours. Cela peut impliquer une mise en œuvre progressive et des boucles de rétroaction constantes.

Meilleures pratiques pour le suivi et la gestion des modèles déployés

• Suivi des performances et alertes : Mettre en place des systèmes de suivi des performances des modèles déployés en temps réel et mettre en place des alertes en cas d’anomalie. Cette approche proactive permet de s’assurer que les modèles restent efficaces et efficients.

• Stratégies de recyclage des modèles : Élaborer des stratégies pour le recyclage périodique des modèles afin de maintenir leur précision au fil du temps. Tenez compte de facteurs tels que la dérive des données et la dégradation du modèle dans vos protocoles de recyclage.

Mettre l’accent sur la nature continue des MLOps

• Encourager l’apprentissage continu : Favorisez un environnement où l’apprentissage continu et l’expérimentation sont valorisés. Tenez-vous au courant des dernières tendances et technologies MLOps afin d’affiner et d’améliorer vos pratiques.

• Adaptation aux progrès technologiques et aux besoins de l’entreprise : Reconnaître que le MLOps n’est pas une mise en œuvre ponctuelle, mais un processus continu qui évolue avec les nouvelles avancées technologiques et les changements d’objectifs de l’entreprise.

La mise en œuvre de MLOps nécessite une approche stratégique, qui commence par l’évaluation de l’état de préparation de l’organisation, l’adoption des bons outils et la promotion d’une culture de l’amélioration continue. En relevant les défis communs et en adhérant aux meilleures pratiques, les organisations peuvent libérer le plein potentiel de leurs projets d’apprentissage automatique, en veillant à ce qu’ils soient évolutifs, efficaces et alignés sur les objectifs de l’entreprise. Le voyage vers l’excellence MLOps est continu, exigeant un apprentissage, une adaptation et une collaboration constants.