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MLOps
Date de publication : 5 avril 2024
Contributeurs : Tim Mucci, Cole Stryker
Le MLOps, abréviation de « Machine Learning Operations », est un ensemble de pratiques pensées pour créer une ligne d’assemblage pour la création et l’exécution des modèles de machine learning. Cela permet aux entreprises d’automatiser les tâches et d’accélérer le déploiement des modèles, tout en facilitant la coopération des équipes (data scientists, ingénieurs, informaticiens), ainsi que la surveillance et l’optimisation des modèles pour améliorer leur précision et leur performance.
Le terme MLops est la contraction de « machine learning » (ML) et de « DevOps ». Le terme a été inventé en 2015, dans l’article « Hidden technical debt in machine learning systems » (lien externe à ibm.com), qui décrit les défis liés au traitement des gros volumes de données, ainsi que la manière d’utiliser les processus DevOps pour améliorer les pratiques en matière de ML. Le MLOps emprunte la méthodologie d’intégration continue et de livraison continue (CI/CD) du DevOps, afin d’élaborer une ligne d’assemblage pour chaque étape du processus de création des produits de machine learning.
Le MLOps vise à rationaliser le temps et les ressources nécessaires à l’exécution des modèles de science des données. Les entreprises collectent d’énormes quantités de données, qui livrent d’importantes informations sur leurs opérations et leur potentiel d’amélioration. Le machine learning, un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA), permet aux entreprises d’exploiter ces données grâce à des algorithmes qui découvrent les modèles cachés pour révéler des informations. Néanmoins, le ML étant intégré de plus en plus aux opérations quotidiennes, une bonne gestion de ces modèles s’avère primordiale pour garantir une amélioration continue et approfondir l’analyse.
Avant l’avènement du MLOps, la gestion du cycle de vie du ML était un processus lent et laborieux, principalement en raison des grands jeux de données nécessaires à la création d’applications métier. Le développement ML traditionnel implique :
- Ressources considérables: les projets de ML demandent une puissance de calcul, des capacités de stockage et des logiciels spécialisés importants, ce qui rend le entretien coûteux.
- Temps : les data scientists passent beaucoup de temps à configurer et à entretenir manuellement les modèles, et ce au détriment de l’innovation.
- Implication disparate des équipes : le travail des data scientists, des ingénieurs logiciels et des spécialistes en opérations informatiques est souvent cloisonné, ce qui affecte leur efficacité et leur communication.
En adoptant une approche collaborative, le MLOps comble le fossé entre la science des données et le développement logiciel. Il associe automatisation, CI/CD et machine learning pour rationaliser le déploiement, la surveillance et la maintenance des systèmes de ML. Cette approche favorise une collaboration étroite entre data scientists, ingénieurs logiciels et équipes informatiques, tout en garantissant un cycle de vie ML fluide et efficace.
Bien qu’étroitement liées, les notions de machine learning et de MLOps représentent des étapes et des objectifs bien distincts au sein du processus global. Le ML se concentre sur les nuances techniques de la fabrication et de l’affinement des modèles. L’objectif principal consiste à développer des modèles précis, capables d’effectuer diverses tâches comme la classification, la prédiction et la formulation de recommandations, tout en veillant à ce que le produit fini remplisse efficacement sa vocation.
Le MLOps vise une gestion complète du cycle de vie des modèles de machine learning, de leur déploiement dans l’environnement de production à leur mise à jour en passant par une surveillance rigoureuse de leur performance. L’objectif est de rationaliser le processus de déploiement, de garantir que les modèles fonctionnent à leur efficacité maximale et de favoriser une démarche d’amélioration continue. Ainsi, le MLOps garantit que les modèles de machine learning répondent aux besoins immédiats de leurs applications et s’adaptent à l’évolution des conditions pour rester pertinents et efficaces.
Alors que le ML concerne la création technique de modèles, le MLOps se concentre sur leur mise en œuvre et leur gestion continue dans un contexte réel.
Les modèles de ML opèrent silencieusement au sein de diverses applications, comme les systèmes de recommandation qui suggèrent des produits, ou encore les chatbots qui automatisent l’interaction avec le service client. Le ML permet également d’améliorer les résultats des moteurs de recherche, de personnaliser le contenu et d’optimiser l’automatisation dans des domaines comme la détection du spam et des fraudes. Les assistants virtuels et les appareils intelligents exploitent la capacité du ML à comprendre le langage parlé et à traiter les commandes vocales. Complémentaires, le ML et le MLOps contribuent ensemble à la réussite des pipelines de machine learning.
Le MLOps rationalise la création de modèles pour améliorer l’efficacité, augmenter la précision, accélérer la mise sur le marché et favoriser l’évolutivité, ainsi que la gouvernance.
Le MLOps permet d’automatiser les tâches manuelles. Grâce à ce gain de temps et de ressources, les data scientists et les ingénieurs peuvent se concentrer sur les activités à plus forte valeur ajoutée comme le développement de modèles et l’innovation. Par exemple, sans MLOps, la personnalisation d’un algorithme de recommandation de produits demande aux data scientists de préparer et de déployer manuellement les données en production. En parallèle, les équipes opérationnelles doivent surveiller la performance du modèle et intervenir manuellement en cas de problème. Ce processus est chronophage, sujet à l’erreur et difficile à mettre à l’échelle.
En accélérant l’identification et la correction des problèmes, le MLOps facilite la surveillance et l’amélioration continues des modèles pour renforcer leur précision, ainsi que leur fiabilité. Sans MLOps, les analystes de la fraude se voient obligés d’analyser manuellement les données pour définir les règles de détection des transactions frauduleuses. Bien qu’utiles, ces modèles statiques sont sujets aux dérives des données, qui entraîneraient une dégradation de leur performance.
En rationalisant le cycle de vie du ML, le MLOps permet aux entreprises d’accélérer le déploiement des modèles et d’obtenir un avantage concurrentiel. Développer un nouveau modèle de machine learning selon les méthodes traditionnelles prend des semaines, voire des mois pour s’assurer que chaque étape du processus est réalisée correctement. Il faut préparer les données, puis créer, entraîner, tester et approuver le modèle pour la production. Dans un secteur comme celui de la santé, le risque d’approuver un modèle défectueux est trop important pour prendre des risques.
Le MLOps établit un processus de développement défini et évolutif, garantissant la cohérence, la reproductibilité et la gouvernance tout au long du cycle de vie ML. Déployer et surveiller manuellement prend du temps, nécessite un effort humain considérable et affecte l’évolutivité. Sans une surveillance centralisée appropriée, les modèles individuels peuvent connaître des problèmes de performance qui passent inaperçus et affectent leur précision globale.
Le MLOps et le DevOps se concentrent sur des aspects bien distincts du processus de développement. Le DevOps vise à rationaliser le développement, les tests et le déploiement des applications logicielles traditionnelles. Il facilite la collaboration des équipes Développement et Opérations pour automatiser les processus et améliorer la vitesse et la qualité de livraison des logiciels.
Le MLOps s’appuie sur les principes DevOps et les applique au cycle de vie du machine learning. Cela va au-delà du déploiement de code pour englober la gestion des données, l’entraînement, la surveillance et l’amélioration continue des modèles.
Si le MLOps s’appuie en grande partie sur les principes du DevOps, il introduit des mesures et des considérations supplémentaires, propres aux processus complexes de création et de maintenance des systèmes de machine learning.
Les principes suivants permettent aux entreprises de créer un environnement MLOps robuste et efficace, qui exploite pleinement le potentiel inhérent au machine learning.
1. Collaboration : le MLOps vise à éliminer les silos entre data scientists, ingénieurs logiciels et opérations informatiques. Cela favorise la communication et garantit que toutes les personnes impliquées comprennent l’ensemble du processus et y contribuent efficacement.
2. Amélioration continue : le MLOps favorise une approche itérative selon laquelle les modèles sont constamment surveillés, évalués et affinés. Ainsi, les modèles restent pertinents et précis pour répondre aux besoins changeants de l’entreprise.
3. Automatisation : automatiser les tâches répétitives comme la préparation des données, ou encore l’entraînement et le déploiement des modèles, permet un gain de temps et de ressources considérables. Les data scientists et les ingénieurs peuvent ainsi se concentrer sur les activités à plus forte valeur ajoutée comme le développement de modèles et l’innovation.
4. Reproductibilité : les pratiques MLOps garantissent que les expériences et les déploiements sont reproductibles pour faciliter le débogage, le partage et la comparaison des résultats. Cela renforce la transparence et facilite la collaboration.
5. Gestion des versions : une bonne gestion des versions des données, des modèles et du code permet de suivre les modifications, de revenir aux versions précédentes, si nécessaire, et d’assurer la cohérence à chaque étape du cycle de vie ML.
6. Surveillance et observabilité : le MLOps permet de surveiller en permanence la performance des modèles, la qualité des données et l’intégrité de l’infrastructure. Cela permet une identification et une résolution proactives des problèmes, avant qu’ils n’affectent les systèmes de production.
7. Gouvernance et sécurité : les pratiques MLOps veillent au respect des réglementations et des directives éthiques, sécurisent l’accès, préservent la confidentialité des données et protègent les modèles tout au long du cycle de vie du machine learning.
8. Évolutivité et sécurité : les designs évolutifs et sécurisés s’adaptent aux volumes croissants de données, à la complexité accrue des modèles, ainsi qu’aux exigences croissantes des projets de ML, afin de garantir la robustesse et l’efficacité des systèmes au fur et à mesure de leur évolution.
Le MLOps allie compétences, outils et pratiques pour gérer efficacement le cycle de vie du machine learning. Les équipes MLOps doivent posséder un ensemble de compétences diversifiées, techniques et non techniques. Elles doivent comprendre l’ensemble du pipeline de la science des données, de la préparation des données à l’évaluation des modèles en passant par leur entraînement. Connaître les pratiques d’ingénierie logicielle telles que le contrôle de version, les pipelines CI/CD et la conteneurisation est également essentiel. En outre, la connaissance des principes DevOps, une bonne gestion de l’infrastructure et la maîtrise des outils d’automatisation sont indispensables pour déployer et exécuter efficacement les modèles ML.
À l’instar du savoir-faire technique, les compétences non techniques jouent un rôle essentiel dans la réussite du MLOps. Une collaboration efficace des différentes équipes (data scientists, ingénieurs en machine learning et informaticiens) est essentielle pour faciliter le partage des connaissances. De solides compétences en communication sont nécessaires pour transposer les concepts techniques en langage clair et concis à l’intention des différentes parties prenantes, techniques et non techniques.
Le MLOps s’appuie sur divers outils pour simplifier le cycle de vie du machine learning.
- Frameworks de machine learning comme Kubernetes, TensorFlow et PyTorch pour le développement et l’entraînement des modèles.
- Systèmes de contrôle de version comme Git pour le suivi des versions de code et de modèle.
- Outils CI/CD tels que Jenkins ou GitLab CI/CD pour automatiser la création, le test et le déploiement des modèles.
- Plateformes MLOps comme Kubeflow et MLflow pour gérer le cycle de vie, le déploiement et la surveillance des modèles.
- Les plateformes de cloud computing comme AWS, Azure et IBM Cloud fournissent une infrastructure évolutive pour l’exécution et la gestion des workloads de ML.
Adopter des pratiques MLOps efficaces permet de mettre en place des procédures bien définies pour garantir un développement de machine learning efficace et fiable. Il est essentiel de mettre en place une séquence d’étapes documentée et reproductible pour chaque phase du cycle de vie ML, afin de favoriser la clarté et la cohérence au sein des différentes équipes impliquées dans le projet. La gestion des versions et des données, des modèles et du code joue également un rôle crucial. Suivre les modifications et maintenir différentes versions permet aux équipes de facilement revenir aux états précédents, de reproduire les expériences avec précision, de se ternir informées des changements au fil du temps et d’assurer la traçabilité tout au long du cycle de développement.
Surveiller la performance des modèles en permanence pour détecter les dérives de précision, les biais et autres problèmes s’avère essentiel pour garantir l’efficacité des modèles et éviter les mauvaises surprises. Surveiller la performance et l’état des modèles de ML permet de garantir qu’ils remplissent leurs objectifs après le déploiement. En identifiant et en traitant ces problèmes de manière proactive, les entreprises sont en mesure d’assurer une performance optimale du modèle, d’atténuer les risques et de s'adapter à l’évolution des conditions, ainsi qu’aux feedbacks.
Les pipelines CI/CD rationalisent davantage le processus de développement, car ils jouent un rôle important dans l’automatisation des phases de création, de test et de déploiement des modèles ML. La mise en œuvre de pipelines CI/CD permet non seulement d’améliorer la cohérence et l’efficacité des projets de machine learning, mais aussi d’accélérer les cycles de livraison. Les équipes peuvent donc mettre les innovations sur le marché plus rapidement et avec une plus grande confiance dans leurs solutions ML. Automatiser les phases de création, de test et de déploiement des modèles ML permet de réduire le risque d’erreur humaine et d’améliorer la fiabilité des systèmes ML.
La collaboration est la clé d’un MLOps réussi. Les data scientists, les ingénieurs et les équipes opérationnelles se doivent de collaborer et de communiquer ouvertement. Cette approche collaborative permet d’éliminer les silos, favorise le partage de connaissances et garantit un cycle de vie ML fluide et efficace. En intégrant diverses perspectives tout au long du processus de développement, les équipes MLOps sont en mesure de créer des solutions ML robustes et efficaces, qui jettent les bases d’une stratégie MLOps solide.
Le pipeline MLOps comprend divers composants qui rationalisent le cycle de vie de machine learning, du développement à la surveillance en passant par le déploiement.
Aspect essentiel du cycle de vie de la science des données, la gestion des données englobe plusieurs activités clés. L’acquisition de données est la première étape : les données brutes sont collectées à partir de diverses sources telles que les bases de données, les capteurs et les API. Cette étape cruciale consiste à recueillir les informations qui permettront d’approfondir l’analyse et d’entraîner le modèle.
Après leur acquisition, les données sont pré-traitées pour garantir que leur format est adapté à l’analyse. Lors de cette étape, les données sont nettoyées pour éliminer les inexactitudes et les incohérences, puis transformées pour répondre aux besoins d’analyse ou d’entraînement du modèle. La gestion des valeurs manquantes, la normalisation et l’ingénierie des caractéristiques sont des activités spécifiques à cette phase qui vise à améliorer la qualité et l’utilité des données à des fins de modélisation prédictive.
La gestion des versions des données est essentielle pour assurer l’intégrité et la reproductibilité des analyses. Il s’agit de suivre et de gérer différentes versions des données pour garantir la traçabilité des résultats et la possibilité de revenir aux états précédents si nécessaire. La gestion des versions permet de répliquer et de vérifier les analyses pour renforcer la transparence et la fiabilité des projets de science des données.
Le concept de magasin de fonctionnalités est ensuite introduit en tant que référentiel centralisé pour stocker et gérer les fonctionnalités utilisées dans l’entraînement des modèles. Les magasins de fonctionnalités favorisent la cohérence et la réutilisation des fonctionnalités à travers les différents modèles et projets. Munies d’un système dédié à la gestion des fonctionnalités, les équipes veillent à utiliser les fonctionnalités les plus pertinentes et les plus récentes.
Le développement de modèles est une phase essentielle du processus de science des données, qui consiste à créer et à affiner les modèles de machine learning. Cette phase commence par l’entraînement des modèles : les données préparées sont utilisées pour entraîner les modèles de machine learning à l’aide d’algorithmes et de cadres sélectionnés. L’objectif est d’apprendre au modèle à faire des prédictions ou à prendre des décisions appuyées par les données sur lesquelles il a été entraîné.
Un aspect essentiel du développement de modèles est le suivi des versions et des expériences. Il s’agit de conserver des enregistrements détaillés des différentes versions du modèle, des configurations d’hyper-paramètres utilisées et des résultats des différentes expériences. Cette documentation méticuleuse est indispensable pour comparer les différents modèles et configurations, et faciliter l’identification des approches les plus efficaces. Ce processus permet d’optimiser la performance du modèle et garantit que le processus de développement est transparent et reproductible.
Après la phase d’entraînement, une évaluation du modèle est réalisée pour mesurer sa performance sur des données invisibles. L’évaluation est essentielle pour s’assurer du bon fonctionnent du modèle dans des scénarios réels. Des indicateurs tels que l’exactitude, la précision, la mémorisation et l’équité permettent d’évaluer la capacité du modèle à répondre aux objectifs du projet. Ces indicateurs fournissent une base quantitative pour comparer différents modèles et sélectionner celui à déployer. Une évaluation minutieuse permet aux data scientists d’identifier et de résoudre les problèmes éventuels, comme les biais ou le sur-apprentissage, pour garantir que le modèle final est efficace et équitable.
La mise en service des modèles de machine learning passe par leur déploiement, un processus qui consiste à les transférer de l’environnement de développement vers celui de production, là où ils pourront réellement générer de la valeur. Cette étape commence par le conditionnement et le déploiement : les modèles entraînés sont préparés pour être utilisés et déployés dans l’environnement de production. Ce dernier peut être une plateforme cloud ou un serveur sur site, selon les besoins et les contraintes spécifiques du projet. L’objectif est de s’assurer que le modèle est accessible et qu’il peut fonctionner efficacement dans un environnement réel.
Une fois le modèle déployé, l’accent est mis sur sa mise à disposition, qui implique la fourniture d’API de sortie. Cette étape doit être exécutée de manière fiable et efficace pour garantir aux utilisateurs finaux promptitude et précision. Il s’agit de leur fournir un système bien conçu, généralement capable de traiter les requêtes à grande échelle et de leur apporter des réponses à faible latence.
La gestion de l’infrastructure est un autre élément essentiel du déploiement de modèles.
La gestion consiste à superviser les frameworks matériels et logiciels sous-jacents, qui permettent aux modèles de fonctionner correctement en production. Les principales technologies utilisées à cet effet sont les outils de conteneurisation et d’orchestration, qui permettent de gérer et de mettre à l’échelle les modèles selon les besoins. Ces outils garantissent que les modèles déployés sont résilients, évolutifs et capables de répondre aux exigences des workloads de production. Grâce à un déploiement et à une gestion de l’infrastructure efficaces, les entreprises sont en mesure de maximiser l’utilité et l’impact de leurs modèles de machine learning dans les applications réelles.
Une vigilance permanente permet de garantir l’efficacité et l’équité du modèle de machine learning déployé, et ce tout au long de son cycle de vie. Pierre angulaire de cette phase, la surveillance du modèle consiste à évaluer en permanence sa performance dans l'environnement de production. Cette étape permet d’identifier les problèmes émergents tels que la dérive de précision, les biais et les questions d’équité, susceptibles de compromettre l’utilité et la valeur éthique du modèle. La surveillance consiste à superviser la performance actuelle du modèle et à anticiper les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.
Mettre en place des systèmes d’alerte et de notification robustes est essentiel pour compléter la surveillance. Ce mécanisme d’alerte précoce signale tout indice de dégradation des performances, ainsi que tout problème émergeant dans les modèles déployés. Promptement alertés, les data scientists et les ingénieurs sont en mesure d’accélérer l’investigation et la résolution de ces problèmes, afin de réduire leur impact sur la performance du modèle et l’expérience des utilisateurs finaux.
Les informations obtenues en associant surveillance continue et système d’alertes alimentent le processus de ré-entraînement et d’amélioration des modèles, qui consiste à les mettre à jour à l’aide de nouvelles données ou à intégrer des algorithmes améliorés pour optimiser leur performance. Le ré-entraînement des modèles n’est pas une tâche ponctuelle, mais un besoin récurrent. Les nouvelles données peuvent refléter des modifications dans les modèles sous-jacents ou les relations que les data scientists ont appris à reconnaître au modèle. En améliorant de manière itérative les modèles en fonction des dernières données et avancées technologiques, les entreprises ont l’assurance que leurs solutions de machine learning restent précises, équitables et pertinentes, et qu’elles conservent leur valeur au fil du temps. Ce cycle de surveillance, d’alerte et d’amélioration est indispensable pour assurer l’intégrité et l’efficacité des modèles de machine learning dans un environnement réel dynamique.
Pour créer un workflow rationalisé et efficace, il convient d’adopter plusieurs pratiques et outils, dont le contrôle de version, qui joue un rôle central. Grâce à des systèmes comme Git, les équipes peuvent suivre et gérer méticuleusement les modifications apportées au code, aux données et aux modèles. Favoriser un environnement collaboratif facilite de le travail d’équipe et garantit que toute modification peut être documentée et annulée, le cas échéant. La possibilité de revenir aux versions précédentes est inestimable, surtout lorsque les modifications introduisent des erreurs ou réduisent l’efficacité du modèles.
Conçues pour compléter la rigueur technique du contrôle de version et intégrer des outils de collaboration, ces plateformes permettent d'améliorer la communication et le partage des connaissances entre les différentes parties prenantes impliquées dans le pipeline MLOps, comme les équipes de science des données et les ingénieurs. En rationalisant la communication, ces outils permettent d’aligner les objectifs du projet, de partager les informations et de résoudre les problèmes plus efficacement, afin d’accélérer les processus de développement et de déploiement.
À un niveau d’exploitation supérieur, c’est le principe de gouvernance du ML qui prime. Il s’agit d’élaborer et d’appliquer des politiques et des directives qui régissent le développement, le déploiement et l’utilisation responsables des modèles de machine learning. De tels cadres de gouvernance sont essentiels pour garantir que les modèles sont développés et utilisés de manière éthique, en favorisant l’équité, la protection de la vie privée et la conformité réglementaire. Il est essentiel d’établir une solide stratégie de gouvernance du ML pour atténuer les risques, se prémunir contre l’utilisation abusive des technologies et s’assurer que les projets de machine learning s’alignent sur les différentes normes éthiques et juridiques en vigueur. Ces pratiques (contrôle de version, outils de collaboration et gouvernance du ML) constituent ensemble l’épine dorsale d’un écosystème MLOps mature et responsable, permettant aux équipes de fournir des solutions de machine learning efficaces et durables.
L’ensemble de ce processus de pipeline est conçu pour être itératif. En effet, les informations issues de la surveillance et de l’optimisation alimentent le développement du modèle et permettent une amélioration continue. La collaboration et la gouvernance sont essentielles tout au long du cycle de vie pour garantir une exécution sans heurts, ainsi qu’une utilisation responsable des modèles de ML.
Pour réussir la mise en œuvre du MLOps et assurer un soutien continu, il convient de suivre quelques bonnes pratiques essentielles. La priorité consiste à mettre en place un processus de développement ML transparent à chaque étape : sélection des données, entraînement des modèles, déploiement, surveillance et intégration de boucles de feedback à des fins d’amélioration. Dès lors que les membres de l’équipe ont une bonne connaissance de ces méthodologies, la transition d’une phase à l’autre du projet est plus fluide, et le processus de développement devient plus efficace.
La gestion des versions et des données, des modèles et du code joue constitue un aspect essentiel du MLOps. En conservant différentes versions de ces composants, les équipes peuvent se tenir informées des changements au fil du temps, condition indispensable pour résoudre les problèmes, garantir la reproductibilité des résultats et faciliter la restauration, le cas échéant. Cette approche permet d’assurer l’intégrité du processus de développement et facilite l’audit des projets de ML.
Surveiller la performance et l’état des modèles de ML permet de garantir qu’ils remplissent leurs objectifs après le déploiement. Il s’agit d’évaluer régulièrement le modèle pour détecter les dérives, les biais ou tout autre problème susceptible de compromettre son efficacité. En identifiant et en traitant ces problèmes de manière proactive, les entreprises sont en mesure d’assurer une performance optimale du modèle, d’atténuer les risques et de s'adapter à l’évolution des conditions, ainsi qu’aux feedbacks.
Les pipelines CI/CD jouent un rôle important dans l’automatisation et la rationalisation des phases de création, de test et de déploiement des modèles ML. La mise en œuvre de pipelines CI/CD permet non seulement d’améliorer la cohérence et l’efficacité des projets de machine learning, mais aussi d’accélérer les cycles de livraison. Les équipes peuvent donc mettre les innovations sur le marché plus rapidement et avec une plus grande confiance dans leurs solutions ML.
Si l’IA générative a le potentiel de transformer le MLOps, il s’agit d’un domaine émergent dont les effets concrets sont encore en cours d’étude et de développement. L’IA générative est susceptible d’améliorer le workflow MLOps en automatisant des tâches fastidieuses comme le nettoyage et la préparation des données. Cette augmentation de l’efficacité permettrait aux data scientists et aux ingénieurs de se concentrer sur les activités plus stratégiques. En outre, les recherches en cours sur l’IA générative pourraient permettre de générer et d’évaluer automatiquement les modèles de machine learning, afin d’accélérer le développement et l’affinement. Cependant, les questions de transparence et de partialité des modèles n’ont pas encore été entièrement résolues.
Intégrer l’IA générative au MLOps s’accompagne également de son lot de défis. Une préoccupation majeure consiste à s’assurer que les modèles sont interprétables et fiables, car comprendre comment les modèles prennent leurs décisions et être en mesure d’atténuer les biais est essentiel pour un développement responsable de l’IA. Si l’IA générative présente d’immenses opportunités pour le MLOps, elle pose également des défis majeurs, qui nécessitent une exploration approfondie et des solutions réfléchies.
Les grands modèles de langage (LLM) sont des modèles de machine learning avancés requérant des processus d’entraînement et de déploiement spécialisés. Les méthodologies MLOps s’avèrent donc essentielles pour bien gérer leur cycle de vie.
Le MLOps rationalise le développement des LLM en automatisant les tâches de préparation des données et d’entraînement des modèles, afin de garantir une gestion efficace de ces derniers et de leurs versions, et d’améliorer la reproductibilité. Pour optimiser le développement, de déploiement et la maintenance des LLM, les processus MLOps s’attaquent à des problèmes tels que les biais et garantissent l’équité des résultats.
En outre, les LLM ont le potentiel d’améliorer les pratiques MLOps car il permettent d’automatiser la documentation, de faciliter la révision de code et d’optimiser le prétraitement des données. Ces contributions pourraient améliorer considérablement l’efficacité et l’efficience des workflows MLOps.
Il existe trois niveaux d’implémentation MLOps. Chaque niveau constitue un pas de plus vers une plus grande maturité de l’entreprise en matière d’automatisation.
C’est là que la plupart des entreprises démarrent. Les modèles sont déployés manuellement et gérés individuellement, souvent par des data scientists. Cette approche est inefficace, sujette aux erreurs et difficile à mettre à l’échelle au fur et à mesure que les projets prennent de l’ampleur. Créer et déployer vos modèles de cette manière, c’est un peu comme assembler des meubles une vis à la fois : une tâche chronophage, fastidieuse et sujette aux erreurs.
L’introduction de l’automatisation. Les scripts ou encore les pipelines CI/CD de base gèrent les tâches essentielles comme le prétraitement des données, l’entraînement des modèles et leur déploiement. Ce niveau apporte efficacité et cohérence, un peu comme un kit de meubles pré-percés : plus rapide et moins sujet aux erreurs, avec des fonctionnalités manquantes tout de même.
Le pipeline ML est parfaitement intégré aux pipelines CI/CD existants. Ce niveau permet l’intégration, la livraison et le déploiement continus des modèles pour faciliter et accélérer le processus. À l’instar d’un kit de meubles à assembler accompagné d’instructions claires, il permet des itérations efficaces et rapides.
Plus complet, ce niveau intègre des fonctionnalités comme la surveillance continue, le ré-entraînement des modèles et la restauration automatique. La collaboration, le contrôle des versions et la gouvernance deviennent également essentiels. Imaginez que vous ayez un mobilier intelligent qui surveille automatiquement l’usure, se répare tout seul et met à jour son logiciel robuste, entièrement optimisé, tout comme un environnement MLOps mature.
Atteindre le niveau MLOps le plus élevé n’est pas toujours nécessaire ou pratique. Le niveau optimal dépendra des besoins et des ressources de votre entreprise. Comprendre ces niveaux vous permettra toutefois d’évaluer votre situation actuelle et d’identifier les points à améliorer dans votre parcours MLOps, le tout pour créer un environnement de machine learning efficace, fiable et évolutif.
En somme, le MLOps opère un changement dans la façon dont les entreprises développent, déploient et gèrent leurs modèles de machine learning, offrant un cadre complet pour rationaliser le cycle de vie de ce dernier dans son intégralité. En favorisant un environnement collaboratif qui comble le fossé entre data scientists, ingénieurs ML et informaticiens, le MLOps favorise une production efficace de solutions alimentées par le machine learning.
Il veille à ce que les données soient optimisées à chaque étape, de la collecte des données à l’application dans le monde réel. En mettant l’accent sur l’amélioration continue, le MLOps permet d’adapter avec agilité les modèles aux nouvelles données et aux exigences changeantes, afin de garantir en permanence leur exactitude, ainsi que leur pertinence. Grâce aux pratiques MLOps, les entreprises issues de divers secteurs sont en mesure d’exploiter pleinement le potentiel du machine learning, qu’il s’agisse d’améliorer les recommandations e-commerce ou encore la détection des fraudes.
Pour être efficace, le MLOps doit englober une stratégie bien définie, les outils technologiques adéquats et une culture qui favorise la collaboration et la communication.
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