MLOps
Selon Gartner, seuls 54 % des projets pilotes d'IA aboutissent à la production, les autres n'apportant pas de valeur ajoutée à l'entreprise. La réponse à ce problème ? MLOps (Machine Learning Operations).
MLOps applique les concepts DevOps tels que l'automatisation, le contrôle des versions, et ainsi de suite, aux modèles d'apprentissage automatique, les rendant plus faciles à déployer, à maintenir et à optimiser en production.
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Défis typiques
Comment les MLOps peuvent-ils aider votre organisation à surmonter les goulets d'étranglement qui se produisent au cours du cycle de vie d'un projet d'apprentissage automatique ? Voici quelques exemples :
Problèmes de collaboration et de communication
Le développement de la ML implique de nombreuses équipes ayant des besoins différents, ce qui peut entraîner des problèmes de collaboration. MLOps résout ce problème en favorisant une collaboration et une communication étroites afin que chacun - scientifiques des données, ingénieurs ML, ingénieurs logiciels et parties prenantes de l'entreprise - soit sur la même longueur d'onde dès le début du projet et connaisse ses responsabilités.
Mauvaise qualité des données
La qualité constante des données est essentielle à la précision des prédictions des modèles de ML, mais la mauvaise qualité des données est un problème auquel les ingénieurs ML sont souvent confrontés. MLOps résout ce problème grâce à des contrôles automatisés de la qualité des données et à des outils de contrôle des versions permettant de suivre les données tout au long du cycle de vie du modèle ML. En identifiant les problèmes de données dès le début, vous pouvez éviter les échecs inattendus et gagner du temps à long terme.
Difficultés de mise à l'échelle et de maintenance
Les applications de ML évolutives génèrent plus de valeur pour l'entreprise. Pourquoi ? Parce qu'elles peuvent gérer une charge de travail ou un trafic accru sans que les performances ne soient réduites. MLOps améliore l'évolutivité en utilisant des pipelines automatisés pour l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles de ML par le biais de processus CI/CD.
Aperçu général de la solution
Les applications de ML sont complexes, avec de nombreux composants différents qui nécessitent des meilleures pratiques spécifiques pour garantir le succès.
Cependant, bien qu'il soit essentiel de prêter attention à chaque élément, il existe des bonnes pratiques générales dont tous les éléments peuvent bénéficier et que nous aimerions partager avec vous.
Décomposer un pipeline ML en composants plus petits et plus faciles à gérer, tels que l'ingestion et la validation des données. Cela facilite la maintenance, les mises à jour et la réutilisation. En outre, les membres de l'équipe peuvent travailler ensemble sur différents composants sans interruption.
Une fois la phase d'expérimentation terminée, regrouper le code et les dépendances dans un conteneur. Il est ainsi plus facile d'utiliser le modèle ML dans différents environnements sans avoir à se préoccuper des différences de performances propres à l'environnement.
Le contrôle des versions est comme une machine à remonter le temps pour vos données et vos modèles. En conservant la trace des modifications au fil du temps, vous pouvez revenir aux versions spécifiques utilisées pour les expériences ou le déploiement. Cela favorise la reproductibilité et permet aux équipes de tester différentes versions pour trouver la meilleure.
Les équipes mixtes sont composées de divers experts qui travaillent ensemble sur des modèles de ML. Chaque membre de l'équipe est autonome dans son domaine d'expertise, ce qui permet une collaboration plus efficace et une meilleure couverture globale pendant le cycle de vie d'un modèle.
Il est important d'examiner le travail des membres de l'équipe et de donner un retour d'information sur celui-ci pour maintenir la qualité et la cohérence. Par exemple, les revues de code permettent d'identifier les bogues ou les erreurs avant qu'ils n'aient un impact sur la solution finale et constituent une excellente occasion d'apprendre les uns des autres.
En pratique
En intégrant les meilleures pratiques MLOps dans tous nos projets, nous vous aidons à réaliser le plein potentiel de l'IA de la manière la plus efficace possible.
Nous pouvons également vous aider à améliorer votre approche actuelle de MLOps en alignant la solution sur votre infrastructure et vos besoins spécifiques. Aucune solution MLOps ne convient à tous, mais nous pouvons utiliser notre expertise pour vous aider à créer la meilleure solution MLOps possible.
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