L’avenir des MLOps : une lecture incontournable pour les professionnels de la science des données

Dans cet article, nous avons discuté de la relation entre l’apprentissage automatique et la gestion des opérations et du type de problèmes que les responsables des opérations devraient également prendre en compte afin de mieux utiliser la technologie d’apprentissage automatique.

MLOps est essentiellement un ensemble de pratiques qui permettent la collaboration et la communication entre les professionnels des opérations et de la science des données. Il est conçu de manière à ce qu’il n’y ait pas de gaspillage, plus d’automatisation et de meilleures informations avec l’apprentissage automatique. MLOps permet aux scientifiques des données de créer et de déployer des modèles pour obtenir les informations qu’ils recherchent.

MLOps et Data scientists :

L’IA et le ML deviennent partie intégrante de nombreuses entreprises modernes. De nombreux analystes affirment que les organisations ne parviennent pas à fournir des applications basées sur l’IA réussies car elles sont bloquées dans le processus de transformation des modèles de science des données. Ces ensembles de données ne sont testés que sur des échantillons de données et ne tiennent pas compte de la différence entre les données du monde réel.

La combinaison de l’IA et du ML avec les pratiques DevOps pour créer un déploiement et une livraison continus de données et d’applications intensives en ML est ce qu’est le MLOps.

La plupart des équipes de science des données ne font pas de science des données seules, elles passent beaucoup de temps sur la gestion des données, la préparation des données, la gestion des packages et des frameworks, etc. Tout cela peut être considéré comme des tâches de gestion des fonctionnalités et des tâches MLOps.

MLOps se situe à l’intersection du DevOps, de l’ingénierie des données et de l’apprentissage automatique. MLOps est construit sur le concept existant de DevOps, et les solutions MLOps sont conçues pour obtenir des informations puissantes avec l’apprentissage automatique.

La solution MLOps offre aux scientifiques des données un moyen plus simple et efficace de gérer les modèles de surveillance. En mettant les modèles en production et en comblant le fossé entre les équipes des parties prenantes, ils peuvent se concentrer sur science des données.

Avec l’aide de MLOps, le déploiement peut être effectué sur n’importe quelle plate-forme. Le data scientist peut même choisir les frameworks ou les langages qu’il souhaite utiliser. MLOps fournit un système de surveillance de tous les modèles, quel que soit l’endroit où ils sont déployés ou le type de frameworks utilisés pour créer les modèles. La gestion du cycle de vie de la production disponible dans le framework MLOps permet aux data scientists de gérer plus facilement un large portefeuille de modèles de production.

La gouvernance du modèle de production de MLOps garantit l’existence de pratiques de gouvernance, d’examens de processus et d’outils robustes qui minimisent les risques tout en garantissant la conformité réglementaire.

Voici sept raisons pour lesquelles les MLOps affectent le résultat des projets liés à la science des données :

1. Recyclage automatisé :

Pour maintenir un modèle à jour, le recycler fréquemment est essentiel. Si vous prévoyez de vérifier manuellement les résultats, cela entraîne de nombreux frais généraux. En utilisant des techniques automatisées, il est possible de découvrir la dérive du modèle et les dérives d’entrée de données, ce qui réduit également les coûts associés. Après avoir implémenté le modèle une fois, vous pouvez former et déployer régulièrement de nouveaux modèles sans vous soucier des prédictions de modèle étranges.

2. Cycles de publication plus courts :

MLOps utilise avec succès les concepts de pipelines CI/CD et de gestion du cycle de vie de bout en bout car il est fortement lié à DevOps. À l’aide de ces concepts, il permet aux équipes de tester fréquemment sans avoir à se livrer à une documentation de test exhaustive, rendant ainsi possible le déploiement de nouvelles versions.

3. Active le code de version :

La science des données dépend fortement du code et des données, donc la réplication des expériences et des analyses devient un problème dans les projets de science des données. MLOps résout ce problème en versionnant le code et en utilisant également les données utilisées et les paramètres de modèle.

4. Automatise le travail manuel :

Bien qu’il y ait des coûts d’installation associés aux MLOps, le meilleur avantage de celui-ci est qu’il augmente considérablement la productivité de votre projet. Avec MLOps, les scientifiques des données n’ont pas à se contenter d’exécuter des analyses manuellement ou d’effectuer des tâches banales et répétables. Au lieu de cela, ils peuvent se concentrer sur la construction de modèles.

5. Workflows reproductibles :

Les MLOps prennent en charge et optimisent les modèles pour permettre des modifications automatiques et rationalisées. Un modèle créé via MLOps se dirige vers des processus qui permettent une dérive des données sans six mois de décalage et de chaînes de messagerie. Il mesure et contrôle en permanence les comportements du modèle pendant son exécution.

6. Conformité réglementaire :

Le plus grand avantage de MLOps est qu’il aide à suivre les conformités réglementaires. Les directives entourant le machine learning deviennent de plus en plus strictes, les exigences du RGPD par exemple. Les systèmes MLOps peuvent reproduire des modèles conformes et conformes aux normes d’origine. Même lorsque les modèles et les pipelines continuent d’évoluer, les systèmes continuent d’agir conformément à toutes les règles.

7. Réduction des biais :

MLOps aide votre organisation à se prémunir contre certains biais de développement, dont certains peuvent entraîner une sous-représentation des publics ou vous mettre dans des ennuis juridiques. Lorsque vous disposez d’un système MLOps efficace, il garantit que certaines fonctionnalités d’un rapport de données ne l’emportent pas sur d’autres. MLOps renforce la crédibilité et la productivité du développement de l’apprentissage automatique.

Pour résumer:

Pour un programme MLOps réussi, de nombreux rôles clés doivent être utilisés avec succès. Si vous développez des centaines de modèles à grande échelle, vous auriez besoin d’ingénieurs en logiciel et d’experts en la matière pour faire une brèche. Outre la création de solutions ML robustes, la communication avec les parties prenantes, le fait d’avoir des attentes claires, le perfectionnement des employés, etc., sont également essentiels pour créer de la valeur. Les pratiques activées par MLOps aident les data scientists à atteindre ces objectifs.