Que signifie MLOps ? Un blog définissant les opérations d’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (ML) est l’un des sujets les plus brûlants et les plus discutés dans l’espace Big Data. Mais qu’est-ce que MLOps ? Quels sont les avantages des MLOps ? Et comment s’y prendre ? Dans cet article, nous présenterons quelques cas d’utilisation qui pourraient vous aider à décider si MLOps convient ou non à votre problème.

L’apprentissage automatique recèle un potentiel incommensurable. Avec l’apprentissage automatique, les entreprises et les particuliers peuvent déployer des solutions qui améliorent les revenus, créent des flux de travail efficaces, gagnent du temps, améliorent l’expérience client et réduisent les coûts globaux. Cependant, cela est impossible sans un cadre solide en place.

Et c’est à ce moment que MLOps entre en scène. MLOps aide à automatiser le développement et le déploiement du modèle ML. En conséquence, vous pouvez atteindre le marché plus rapidement et plus fréquemment avec des coûts d’exploitation réduits. Mais qu’est-ce que MLOps et en quoi est-il différent de DevOps ?

La réponse à la question ci-dessus se trouve ci-dessous dans ce blog. Ici, nous allons discuter de ce qu’est MLOps et de son utilité dans le monde de l’apprentissage automatique. Nous discuterons également de la différence avec DevOps.

Qu’est-ce que MLOps ?

MLOps est composé de deux acronymes, ML et Ops. ML signifie Machine Learning et Ops signifie opération. Ainsi, lorsqu’ils sont combinés, MLOps signifie Machine Learning Operations.

Machine Learning Operations ou MLOps est un ensemble unique de règles ou de pratiques qui permettent aux professionnels des opérations et aux data scientists de communiquer et de collaborer rapidement.

En appliquant ces pratiques, vous pouvez améliorer la qualité, simplifier la gestion et automatiser le déploiement des modèles d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique. Avec MLOps en place, vous pouvez aligner les modèles ML/DL avec les besoins de l’entreprise et d’autres exigences réglementaires.

MLOps est tout ce dont vous avez besoin pour créer, exécuter, déployer, former et recycler des modèles d’IA. MLOps a trois composants principaux :

• DevOps (informatique)
• Apprentissage automatique
• Ingénierie des données

Regardez cette vidéo de notre Senior Digital Manager, Saifudeen Khan, pour comprendre ce qu’est le MLOps et pourquoi il devrait être adopté pour les systèmes d’apprentissage automatique. Écoutez la vidéo et faites-nous part de vos opinions ou de vos questions dans la section des commentaires vidéo.

En quoi MLOps est-il différent de DevOps ?

Fondamentalement, MLOps est assez similaire à DevOps. Après tout, les MLOps étaient en fait dérivés de DevOps. Cependant, en ce qui concerne l’exécution, ces deux pratiques changent de chemin. Apprenons comment :

1. Plus expérimental

MLOps est de nature bien plus expérimentale que DevOps. Les ingénieurs Deep Learning/Machine Learning et les Data Scientists peuvent ajuster plusieurs facteurs tels que :

• Paramètres
• Hyperparamètres
• Modèles

Et pendant ce temps, les ingénieurs doivent suivre et gérer la base de code et les données pour des résultats reproductibles.

2. Test

DevOps inclut les tests unitaires et les tests d’intégration. MLOps comprend la formation de modèles et la validation de modèles, ainsi que l’intégration et les tests unitaires.

3. Composition de l’équipe

Dans le cas de DevOps, il n’y a que des ingénieurs logiciels. Cependant, ce n’est pas le cas avec MLOps. Les équipes des projets ML comprennent des développeurs, des scientifiques des données et des chercheurs en données, etc. Les chercheurs en ML et les scientifiques des données se concentrent sur l’analyse des données, le modèle (Données Modélisation) et expérimentation.

4. Déploiement

L’ajout manuel de fonctionnalités et leur téléchargement sont faciles dans le cas de logiciels conventionnels.

Cependant, c’est assez complexe dans le cas du Machine Learning. Vous ne pouvez pas simplement déployer un modèle ML qui a été formé hors ligne. Dans ce cas, vous devez créer un pipeline qui recycle le modèle et le déploie automatiquement.

C’est complexe car vous devez automatiser toutes les étapes de recyclage et de validation des modèles qui auraient été effectuées manuellement par les data scientists.

5. Surveillance

La surveillance n’est pas trop cruciale dans le cas d’un logiciel conventionnel.

Cependant, vous devez surveiller tous les modèles ML en production. Parallèlement aux modèles ML, vous devez également surveiller les statistiques de données utilisées pour créer le modèle. C’est parce que les statistiques changeront avec le temps.

La notification doit également être configurée. Cette notification vous permettra d’annuler les modifications si quelque chose d’inattendu se produit.

Il s’agissait de quelques différences majeures entre DevOps et MLOps. Passons maintenant aux pratiques de base des MLOps.

Quels sont les avantages des MLOps ?

L’adoption d’une approche d’apprentissage automatique pour gérer votre entreprise présente de nombreux avantages. Voici quelques-uns des principaux avantages des MLOps :

1. Innovation rapide

MLOps facilite la collaboration pour tout le monde, notamment :

• Professionnels de l’analyse
• Ingénieurs en informatique
• Équipes de traitement de données comprenant des scientifiques des données et des ingénieurs ML

De cette façon, il n’y aura pas de coupure de communication. De plus, une entreprise peut développer et déployer rapidement plus de modèles d’apprentissage automatique à l’aide de :

• Surveillance
• Validation
• Systèmes de gestion pour l’apprentissage automatique

2. Modèles et workflows reproductibles

La reproductibilité des flux de travail et des modèles est nécessaire pour l’apprentissage automatique. Et MLOps aide à atteindre cet objectif. À l’aide de modèles et de flux de travail reproductibles, vous pouvez réduire les variations dans l’itération du modèle. En outre, vous pouvez utiliser des registres de modèles avancés avec des registres d’ensembles de données pour suivre les ressources.

De plus, vous pouvez assurer une diffusion cohérente des modèles en créant des pipelines ML pour la conception, le déploiement et l’administration des workflows de modèles.

3. Déploiement de modèles de haute précision

MLOps vous permet de déployer des modèles de haute précision plus efficacement et plus rapidement. Par exemple, vous pouvez utiliser la mise à l’échelle automatique et emballer rapidement les modèles. En outre, vous pouvez garantir une qualité élevée à toutes les étapes en utilisant la validation et le profilage du modèle.

De plus, vous pouvez migrer les modèles ML vers l’environnement de production à l’aide d’un déploiement géré.

4. Meilleure gestion du cycle de vie du ML

Grâce à ses intégrations intégrées avec GitHub et Azure DevOps, vous pouvez facilement automatiser et gérer les flux de travail ML. Par exemple, vous pouvez utiliser CI/CD pour simplifier le processus de recyclage et intégrer le ML dans les processus existants. De cette façon, vous pouvez améliorer les performances de votre modèle au fil du temps.

5. Gestion facile des ressources

MLOps facilite la gestion des ressources. Vous pouvez définir des quotas pour les ressources et assurer la conformité avec la confidentialité, la sécurité et d’autres normes en appliquant des politiques. Comme vous pouvez marquer les ressources ML et suivre automatiquement les expériences, vous pouvez facilement respecter l’environnement réglementaire à l’aide des pistes d’audit.

De plus, vous pouvez activer l’audit en gardant une trace de l’origine du modèle et de l’historique des versions.

Quelles sont les meilleures pratiques de base MLOps ?

  Ce n’est pas une question qui a une réponse simple. Il existe de nombreuses technologies, méthodes et algorithmes différents parmi lesquels choisir. Voici quelques-unes des meilleures pratiques de base de MLOps :   
 

1. Pipelines d’apprentissage automatique 

Data Pipeline est un concept crucial de l’ingénierie des données. Un pipeline de données contient toutes les transformations appliquées aux données de sa source à sa destination. 

La plupart du temps, une représentation graphique des pipelines de données est utilisée dans laquelle : 

• Chaque nœud représente la transformation. 
• Et les arêtes représentent l’ordre d’exécution ou les dépendances.  

2. Équipes hybrides 

Des équipes hybrides dotées des compétences requises sont nécessaires pour réussir le développement et le déploiement de modèles ML. Chaque équipe doit au moins être composée d’un ingénieur ML ou d’un scientifique des données, d’un ingénieur DevOps et d’un ingénieur des données. C’est parce qu’un data scientist ne peut pas tirer le meilleur parti de MLOps. 

3. Versionnage de modèle   

Un code de version est tout ce dont vous avez besoin dans le développement de logiciels traditionnels. Cependant, en ML, en plus du code de version, vous devez également suivre : 

• Les versions du modèle 
• Données utilisées pour entraîner les modèles 
• Avec les informations sur les métaux telles que les hyperparamètres 

4. Validation du modèle 

Les modèles ML sont beaucoup plus difficiles à tester que les modèles DevOps en matière de test. C’est parce qu’en ML, aucun modèle ne donne de résultats précis. Cela signifie simplement que les résultats de la validation doivent être de nature statistique au lieu d’être binaires (réussite ou échec). 

5. Validation des données  

La validation des données d’entrée est cruciale dans les modèles ML. Parallèlement aux validations de niveau de base, vous devez assurer une validation de niveau supérieur des propriétés d’entrée statistiques. En effet, si les données de la phase d’entrée varient, cela peut avoir un impact sur le modèle formé ainsi que sur ses prédictions. 

6. Surveillance  

Une autre bonne pratique de MLOps est la surveillance. En plus de surveiller la latence, la saturation, les erreurs et le trafic, vous devez également vous concentrer sur les performances de prédiction du modèle. C’est parce que les systèmes ML sont vastes et que la surveillance de base n’est pas suffisante pour garantir le succès.  

Cependant, vous pouvez contacter Systèmes Zuci si vous avez besoin d’aide. Nous sommes une organisation fiable qui aide les entreprises avec des projets impliquant Data Science, Ingénierie numérique, Business Intelligence et Test de logiciel.

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