Le MLops, qu'est-ce que c'est ?
MLops (Machine Learning Operations) est une pratique de développement de logiciels pour gérer et automatiser les opérations de modèles de machine learning tout au long de leur cycle de vie, depuis le développement jusqu’à la mise en production et la maintenance. Cela comprend des tâches telles que la gestion de versions, la surveillance des performances, la gestion des erreurs, la scalabilité, la gestion des données et la conformité réglementaire.
Qu’est-ce que le machine Learning ?
Le Machine Learning est une technique d’apprentissage automatique qui permet à des algorithmes de se développer et d’améliorer en fonction de données sans être explicitement programmés. Cela signifie que, au lieu d’être programmé pour accomplir une tâche spécifique, un modèle de machine learning utilise des données pour trouver des modèles et des tendances qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions ou des classifications. Le Machine Learning est largement utilisé dans de nombreux domaines tels que la reconnaissance de la parole, la vision par ordinateur, les recommandations en ligne, la prévention frauduleuse et beaucoup d’autres.
Le cycle de vie des opérations de modèles de machine learning comprend généralement les étapes suivantes :
Préparation des données : collecte, nettoyage, normalisation et partition des données pour entraîner le modèle.
Développement : sélection d’un algorithme de Machine Learning, entraînement et évaluation du modèle sur des données d’entraînement et de validation.
Test : vérification du modèle avec des données de test pour évaluer sa performance et détecter les erreurs.
Déploiement : implémentation du modèle en production, peut inclure l’intégration à d’autres systèmes et la mise en place de mécanismes de surveillance.
Maintenance : surveille et optimise les performances du modèle en production, peut inclure la mise à jour du modèle avec de nouvelles données et la correction des erreurs.
Retrait : retrait du modèle en production et archivage des données associées. Ce cycle peut être itératif et peut inclure des rétroactions pour améliorer les étapes successives.
Les avantages et les limites du MLops
Avantages
Amélioration de la qualité et de la rapidité du déploiement des modèles de machine learning.
Automatisation des tâches répétitives telles que la gestion des versions, le suivi des erreurs et les tests.
Amélioration de la collaboration et de la communication entre les équipes de développement et d’opérations.
Amélioration de la surveillance et de la conformité des modèles en production.
Limites
Nécessite une expertise technique importante pour mettre en place et utiliser efficacement.
Peut être coûteux en termes de temps et de ressources pour implémenter.
Nécessite une coordination étroite entre les différentes équipes impliquées pour garantir la qualité et la fiabilité.
Peut être difficile à adapter aux environnements hétérogènes et complexes.
Les cas d’utilisation du MLops
Déploiement de modèles de machine learning en production à grande échelle.
Applications nécessitant une mise à jour fréquente et rapide des modèles en production.
Applications nécessitant une surveillance en temps réel et une notification en cas d’anomalies.
Environnements exigeant une collaboration et une communication efficaces entre les équipes de développement et d’opérations.
Environnements nécessitant une gestion rigoureuse des versions et des erreurs.
Applications nécessitant une conformité réglementaire et une documentation complète des modèles en production.
Les raisons d’utiliser le MLops
Améliorer la qualité et la fiabilité des modèles de ML en automatisant les tests et les déploiements.
Surveiller les performances des modèles en production et de les mettre à jour en conséquence.
Faciliter la collaboration entre les équipes de développement et d’opération en fournissant des outils pour la gestion des modèles et des données.
Garantir la conformité réglementaire en suivant les règles de confidentialité et de sécurité des données.
Vous devriez également aimer
Athena, solution serverless d’Amazon, mise en perspective de “Buzz Query”
Nous avions exploré dans l’article précédent les forces et faiblesses de Spark et Elasticsearch. Nous allons à présent creuser en quoi la solution.
Forces et faiblesses de Spark et Elasticsearch
Nous avons partagé les enjeux liés à la techno du Serverless dans le précédent article. Nous allons creuser aujourd’hui les solutions les plus connues dans le domaine du traitement de données à grande échelle, Spark et Elasticsearch.
Le serverless, une approche efficace à bas prix
Nous avions introduit dans l’article précédent ce qu’était la notion de moteur de requête de dashboarding. Nous allons à présent nous concentrer sur une nouvelle notion, plus proche des ressources matérielles, le serverless.