Qu’est-ce qu’Amazon SageMaker ?

Créé par Amazon Web Services (AWS), SageMaker automatise de nombreuses tâches laborieuses à chaque étape du déploiement du ML, simplifiant ainsi les workflows et accélérant le cycle de vie du machine learning. Il en résulte des itérations plus rapides, une précision accrue et, en fin de compte, un accroissement de la valeur métier des initiatives de machine learning.

SageMaker propose une suite d’outils de ML. Par exemple, Autopilot permet d’entraîner les modèles d’intelligence artificielle (IA) sur des jeux de données spécifiques et classe chaque algorithme en fonction de sa précision. Data Wrangler accélère la préparation des données, ce qui rend les premières étapes du développement des modèles de ML plus efficaces.

SageMaker comprend également plusieurs interfaces de programmation des applications (API). Ces API permettent aux data scientists et aux développeurs de créer des solutions ML prêtes à l’emploi, sans les complexités de la gestion d’infrastructure.

Pour comprendre l’impact d’Amazon SageMaker, il est important de comprendre comment fonctionne le machine learning. Le processus de machine learning peut être divisé en trois parties : le processus décisionnel, la fonction d’erreur et l’optimisation du modèle.

• Processus décisionnel : les algorithmes de machine learning visent principalement à établir des prédictions ou des classifications. En s’appuyant sur les données d’entrée, qu’elles soient étiquetées ou non, les algorithmes de machine learning génèrent des estimations et identifient les schémas présents dans les données. 
  
  
• Fonction d’erreur : cette fonction évalue la précision des prédictions du modèle. En comparant les résultats du modèle à des exemples connus, elle permet d’en évaluer les performances et d’identifier les points à améliorer.
  
  
• Processus d’optimisation du modèle : pour améliorer la précision du modèle, les algorithmes de machine learning ajustent itérativement leurs poids en fonction des écarts entre les exemples connus et les estimations du modèle. Ce cycle d’évaluation et d’optimisation se poursuit jusqu’à ce que le modèle atteigne un niveau de précision satisfaisant.

Amazon SageMaker contribue à rationaliser ces processus, ce qui permet aux data scientists de déployer des modèles de machine learning de manière efficace.

AWS SageMaker simplifie le cycle de vie du ML grâce à une approche structurée englobant trois grandes phases : la génération d’exemples de données, l’entraînement et le déploiement. Dans chaque phase, les développeurs peuvent utiliser des instances, des environnements isolés ou des serveurs qui gèrent les bases de données et les ressources informatiques, définissent les paramètres de configuration et provisionnent l’infrastructure informatique nécessaire.

Les développeurs commencent par générer des exemples de données, essentiels pour entraîner les modèles de ML. Ce processus consiste à récupérer, à nettoyer et à préparer les jeux de données réelles pour le prétraitement. Les développeurs peuvent utiliser Amazon Ground Truth pour créer des données d’image synthétique étiquetées, qui augmentent ou remplacent les exemples de données. Une fois prêtes, les données peuvent être chargées sur Amazon Simple Storage Service (S3), afin de pouvoir les utiliser avec divers services AWS.

Les instances de blocs-notes Amazon SageMaker fournissent aux développeurs un environnement robuste pour préparer et traiter leurs données à des fins d’entraînement. SageMaker accède aux données stockées dans S3 pour accélérer le développement grâce à des instances ML entièrement gérées pour entraîner les modèles, exécuter des inférences et traiter de grands jeux de données dans Amazon Elastic Cloud Compute (EC2). 

SageMaker prend en charge le codage collaboratif via l’application open source Jupyter Notebook. Les data scientists peuvent importer leurs propres outils ou utiliser des instances de Notebook prédéfinies équipées de pilotes essentiels et de bibliothèques de code pré-écrit pour les cadres d’apprentissage profond les plus répandus. Ces bibliothèques peuvent contenir des opérations mathématiques, des couches de réseaux neuronaux et des algorithmes d’optimisation.

SageMaker offre également aux développeurs une certaine flexibilité en prenant en charge les algorithmes personnalisés sous forme d’images de conteneurs Docker. Le service les intègre à Amazon S3 et permet ainsi aux équipes de lancer facilement leurs projets de machine learning. Les développeurs peuvent fournir leurs propres algorithmes d’entraînement ou choisir parmi un ensemble d’algorithmes prédéfinis via la console SageMaker. En outre, des tutoriels et des ressources sont disponibles pour guider les utilisateurs tout au long de ces processus.

Pendant la phase d’entraînement, les développeurs utilisent des algorithmes ou des modèles de base pré-entraînés pour affiner leurs modèles de ML sur des jeux de données bien spécifiques. Les développeurs peuvent définir des emplacements de données dans les compartiments Amazon S3 et sélectionner les types d’instances appropriés pour optimiser le processus d’entraînement. 

Les outils d’orchestration tels que SageMaker Pipelines rationalisent le workflow en automatisant le processus de création, d’entraînement et de déploiement des modèles de machine learning de bout en bout. Il en résulte un gain de temps et une plus grande précision dans l’ensemble des workflows. Par ailleurs, Amazon SageMaker JumpStart permet aux développeurs d’utiliser des modèles prédéfinis par le biais d’une interface no-code, ce qui favorise la collaboration sans nécessiter de connaissances techniques approfondies.

Pendant l’entraînement du modèle, les développeurs peuvent utiliser le réglage des hyperparamètres de SageMaker en vue d’optimiser les grands modèles de langage (LLM) et d’améliorer ainsi les performances de diverses applications. Le débogueur surveille les indicateurs des réseaux neuronaux, donnant aux développeurs un aperçu en temps réel des performances du modèle et de l’utilisation des ressources. Cela simplifie le processus de débogage en permettant aux data scientists d’identifier rapidement les problèmes, d’analyser les tendances et de définir des alertes automatisées pour une gestion proactive. SageMaker dispose également d’une fonction Edge Manager qui étend la surveillance et la gestion du ML aux appareils périphériques (edge).

Une fois l’entraînement terminé, SageMaker gère et met à l’échelle de manière autonome l’infrastructure cloud sous-jacente, afin d’assurer un déploiement fluide. Ce processus s’appuie sur plusieurs types d’instances (par exemple, les unités de traitement graphique, ou GPU, optimisées pour les workloads de ML). Il se déploie également sur plusieurs zones de disponibilité (clusters de centres de données isolés, mais suffisamment proches pour avoir une faible latence) afin d’améliorer la fiabilité. Les contrôles de santé et les points de terminaison HTTPS sécurisés renforcent davantage la connectivité des applications.

Une fois déployés, les développeurs peuvent utiliser les indicateurs d’Amazon CloudWatch pour surveiller les performances de production, obtenir des informations en temps réel et définir des alertes en cas d’anomalie. Les capacités de surveillance complètes de SageMaker garantissent une gouvernance efficace tout au long du cycle de vie de l’intelligence artificielle. Résultat : les organisations peuvent exploiter la puissance du machine learning tout en assurant contrôle et conformité.

Amazon SageMaker offre divers avantages pour améliorer l’expérience de machine learning :

• Environnement de développement intégré
• Entraînement et optimisation des modèles
• Préparation et étiquetage des données
• Inférence par lots et en temps réel
• Solutions sans serveur et rentables
• Surveillance et débogage
• Modèles tarifaires flexibles

Amazon SageMaker Studio sert d’IDE tout-en-un proposant aux data scientists une interface intuitive pour gérer les workflows, développer des modèles et visualiser les indicateurs. Il prend en charge Jupyter Notebook pour permettre aux utilisateurs d’écrire et d’exécuter efficacement leur code Python.

Les utilisateurs peuvent entraîner des modèles de ML au moyen d’algorithmes intégrés ou d’algorithmes personnalisés basés sur des cadres d’entraînement populaires tels que TensorFlow, PyTorch et MXNet. Le service permet de régler les hyperparamètres de manière à optimiser la configuration des modèles et à obtenir les meilleures performances. SageMaker autorise également l’ajustement des modèles préentraînés, ce qui permet aux data scientists d’adapter ces modèles à des jeux de données et à des tâches spécifiques.

La création de modèles de machine learning efficaces nécessite des jeux de données de qualité. Ground Truth propose un service d’étiquetage des données qui facilite la création de jeux de données d’entraînement de haute qualité grâce à des processus d’étiquetage automatisés et à la révision humaine. De même, Amazon SageMaker comprend un magasin de fonctionnalités intégré qui donne aux équipes la possibilité de gérer, de partager et de découvrir des fonctionnalités (entrées utilisées pour l’entraînement et l’inférence) à travers différents modèles de machine learning. Cela contribue à rationaliser le processus de préparation des données et à améliorer la collaboration.

Une fois les modèles de machine learning déployés, SageMaker propose une fonction d’inférence par lots et en temps réel. Les utilisateurs peuvent créer des points de terminaison (c’est-à-dire des URL spécifiques qui servent de points d’accès pour les applications) afin d’effectuer des prédictions en temps réel et de gérer efficacement les workloads. Ceci est particulièrement utile pour les applications nécessitant des réponses instantanées, telles que dans les scénarios d’IA générative.

Grâce à des fonctionnalités telles que l’auto-scaling (mise à l’échelle automatique) et l’intégration avec AWS Lambda, SageMaker offre des capacités sans serveur qui favorisent la gestion des ressources informatiques de manière dynamique en fonction de la demande. Il en résulte des coûts et une évolutivité optimisés.

SageMaker propose des outils tels qu’Amazon CloudWatch pour surveiller les performances des modèles de ML en temps réel, en utilisant d’autres services AWS pour fournir une vue holistique de l’état de santé de l’application. Les fonctionnalités de débogage donnent aux data scientists la possibilité de remonter à la source des problèmes survenus lors de l’entraînement et du déploiement des modèles, ce qui garantit la robustesse du cycle de vie du machine learning.

AWS propose deux modèles tarifaires, à la demande et à l’usage, dont le prix varie selon le type d’instance, de stockage des données et de services utilisés. En outre, la version gratuite d’Amazon SageMaker permet aux nouveaux utilisateurs d’explorer gratuitement certaines fonctionnalités et ressources de la plateforme. 

La polyvalence d’Amazon SageMaker lui permet de s’adapter à de nombreux cas d’utilisation dans tous les secteurs d’activité. Voici quelques exemples :

Santé : les modèles de machine learning analysent les données des patients pour prédire les résultats, personnaliser les parcours de soin et améliorer l’efficacité opérationnelle. 

Finance : les institutions financières peuvent utiliser Amazon SageMaker pour mettre au point des modèles de détection des fraudes, d’évaluation du crédit et d’évaluation des risques.

Commerce de détail : les entreprises s’appuient sur l’analyse prédictive pour améliorer la gestion des stocks, personnaliser l’expérience client et optimiser les stratégies de tarification. 

Des outils tels qu’Amazon SageMaker aident les organisations à déployer efficacement des modèles de machine learning qui stimulent l’innovation et la valeur métier, tout en maintenant le contrôle des systèmes d’IA et le respect des réglementations. Les utilisateurs bénéficient de plusieurs outils de gouvernance :

• Gestion des identités et des accès (IAM) : cette fonctionnalité facilite la gestion des autorisations et des rôles pour garantir que seuls les utilisateurs autorisés accèdent aux données sensibles et aux points de terminaison des modèles.
  
  
• Contrôle de version : les utilisateurs peuvent suivre les versions et les configurations des modèles afin de maintenir une piste d’audit claire, essentielle pour assurer la conformité et la gouvernance.
  
  
• Registre des modèles : le registre des modèles sert de référentiel central pour la gestion des artefacts et des métadonnées des modèles, et permet de garantir la transparence et la responsabilité tout au long du cycle de développement.

Le SageMaker Python SDK améliore les fonctionnalités de gouvernance d’Amazon SageMaker, optimisant l’intégration aux workflows et services existants. Cela permet aux entreprises d’automatiser les contrôles de conformité et d’assurer une supervision plus efficace de leurs projets de ML.

Amazon SageMaker peut également être intégré à des stratégies plus larges en matière de données et d’IA. IBM et AWS ont conclu un partenariat stratégique pour améliorer les capacités des entreprises qui font appel aux services cloud. Associer les modèles de fondation d’IBM à Amazon SageMaker permet aux équipes d’exploiter des analyses avancées, d’améliorer la gestion des données et de rationaliser les workflows. En déployant des modèles au sein d’un Amazon VPC, les entreprises sont en mesure de garantir un accès sécurisé et contrôlé à leurs ressources et de renforcer la gouvernance.

Grâce à la possibilité de travailler sur diverses plateformes telles que Windows, les entreprises peuvent allier outils IBM et AWS pour mettre facilement en œuvre des solutions d’IA et de ML adaptées à leurs besoins. Associer IBM watsonx.governance et SageMaker leur permet d’accélérer leurs projets d’IA, notamment les applications de l’IA générative et du MLOps.