Principaux outils MLOps

Les opérations d’apprentissage machine (MLOps) sont un aspect essentiel des projets d’apprentissage machine moderne (ML). C’est une discipline qui comble le fossé entre la science des données et les opérations informatiques. Le MLOps implique les pratiques et les outils qui aident à gérer et rationaliser le cycle de vie du ML de bout en bout, de la préparation des données au déploiement et à la surveillance des modèles. À mesure que les modèles d’ML deviennent de plus en plus complexes et que leur déploiement est plus fréquent, les organisations ont besoin d’outils spécialisés pour gérer les aspects opérationnels de ces modèles, en s’assurant qu’ils fonctionnent comme prévu et apportent de la valeur au fil du temps.

Dans cet article, nous verrons en quoi consiste la discipline MLOps et explorerons certains des outils qui contribuent à donner vie à ce paradigme de développement du machine learning.

Qu’est-ce que le MLOps ?

Le MLOps, qui signifie opérations d’apprentissage machine, est un ensemble de pratiques qui combinent les principes DevOps, l’ingénierie des données et l’apprentissage machine. L’objectif du MLOps est d’automatiser et de rationaliser l’ensemble du cycle de vie du ML, de la collecte de données à l’entraînement aux modèles, en passant par le déploiement, la surveillance et la gouvernance.

Le MLOps cherche essentiellement à déployer et à maintenir des modèles d’apprentissage machine dans les environnements de production de manière fiable et efficace. En éliminant les silos entre les scientifiques de données, les ingénieurs ML et les équipes d’opérations informatiques, le MLOps favorise une meilleure collaboration et garantit que tout le monde travaille dans un cadre unifié.

La mise en œuvre de pratiques MLOps offre plusieurs avantages clés, notamment :

• Collaboration améliorée : Le MLOps contribue à combler le fossé entre les différentes équipes, en permettant aux scientifiques des données, aux ingénieurs ML et au personnel d’exploitation de travailler ensemble plus efficacement.
• Automatisation renforcée : Le MLOps automatise de nombreux aspects du cycle de vie du ML, tels que le déploiement, la mise à l’échelle et la surveillance des modèles. Cela réduit le temps et les efforts nécessaires pour gérer les modèles en production.
• Évolutivité : Avec le MLOps, les organisations peuvent faire évoluer leurs opérations ML plus efficacement. À mesure que le nombre de modèles en production augmente, les outils MLOps garantissent que ces modèles peuvent être gérés et surveillés sans intervention manuelle significative.

Importance des outils MLOps

La complexité de la gestion des modèles d’apprentissage machine dans les environnements de production nécessite l’utilisation d’outils MLOps spécialisés. Ces outils sont conçus pour gérer différents aspects du cycle de vie de l’ML, du traitement des données à l’entraînement aux modèles, en passant par le déploiement et la surveillance. Leur importance réside dans les capacités clés qu’elles fournissent pour améliorer l’efficacité des opérations de ML.

L’un des principaux avantages des outils MLOps est leur capacité à automatiser les tâches répétitives, telles que le déploiement, la mise à l’échelle et la surveillance des modèles. Cette automatisation réduit le risque d’erreur humaine et permet aux équipes de se concentrer sur des activités plus stratégiques, ce qui permet d’économiser du temps et des efforts tout en assurant la cohérence et la fiabilité de la gestion des modèles.

Les outils MLOps jouent également un rôle crucial dans la collaboration entre les scientifiques des données, les ingénieurs ML et les équipes d’exploitation. En fournissant des fonctionnalités qui permettent un travail d’équipe fluide, ces outils aident à éliminer les silos, à améliorer la communication et à accélérer le développement et le déploiement de modèles ML.

Un autre aspect clé des outils MLOps est leur prise en charge de l’évolutivité. À mesure que les organisations font évoluer leurs opérations de ML, ces outils offrent des fonctionnalités telles que le contrôle de version, la reproductibilité et la mise à l’échelle automatisée pour gérer la complexité croissante des modèles et des ensembles de données sans intervention manuelle significative.

Les outils MLOps offrent également de solides capacités de surveillance et de gouvernance. Cela permet aux équipes de suivre les performances de leur modèle, de garantir la conformité aux réglementations et de maintenir l’intégrité de leurs déploiements ML. En tirant parti de ces outils, les organisations peuvent tirer le meilleur parti de leurs investissements en ML et stimuler l’innovation grâce à une gestion efficace des modèles.

Principaux outils MLOps

Le paysage des opérations d’ML contient un large éventail d’outils, chacun offrant des fonctionnalités et des capacités uniques pour relever les différents défis liés à la gestion des flux de travail d’apprentissage machine. Voici un aperçu de certains des meilleurs outils MLOps actuellement disponibles :

1. Flux ML

MLflow est une plateforme open source conçue pour gérer l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage machine. Développé par Databricks, le MLflow est devenu l’un des outils MLOps les plus populaires en raison de sa flexibilité et de son large éventail de fonctionnalités. La plateforme se compose de quatre composants clés :

• Suivi : Le composant de suivi de MLflow permet aux utilisateurs d’enregistrer et d’interroger les expériences, y compris le code, les données, la configuration et les résultats. Cela facilite le suivi de l’avancement du développement des modèles, la comparaison des différentes expériences et la reproductibilité.
• Projets : MLflow organise le code ML en projets réutilisables et reproductibles. Chaque projet contient un environnement de conda autonome et un ensemble de paramètres, ce qui simplifie le processus de partage et de reproduction des expériences dans différents environnements.
• Modèles : MLflow fournit un format standardisé pour l’emballage et la gestion des versions des modèles d’apprentissage machine. Cela permet de déployer des modèles sur différentes plateformes et environnements d’exécution avec un minimum de modifications, améliorant ainsi la portabilité et la cohérence.
• Modèle de registre : Le registre de modèles de MLflow sert de hub centralisé pour gérer l’ensemble du cycle de vie d’un modèle, du développement initial au déploiement en production. Il offre des fonctionnalités telles que la gestion des versions, les transitions de scène et les annotations, facilitant ainsi la surveillance et la gouvernance des modèles au fil du temps.

Avantages :

• Capacités étendues de suivi et de gestion des expériences qui permettent aux équipes de surveiller et de comparer efficacement l’avancement de leurs projets ML
• Intégration transparente à un large éventail de structures et bibliothèques d’apprentissage machine populaires, notamment TensorFlow, PyTorch et scikit-learn
• Solide soutien à la communauté et développement actif, garantissant que l’outil continue d’évoluer et de répondre aux besoins de la communauté ML

Inconvénients :

Bien que MLflow soit une plateforme puissante et riche en fonctionnalités, sa configuration peut être quelque peu complexe pour les débutants. De plus, l’outil peut nécessiter l’intégration de composants supplémentaires pour atteindre une automatisation complète de bout en bout pour certains flux de travail MLOps.

2. Kubeflow

Kubeflow est une plateforme MLOps open source conçue pour s’exécuter nativement sur Kubernetes. Son principal objectif est de rendre les flux de travail d’apprentissage machine portables, évolutifs et composables en tirant parti de la puissance de Kubernetes pour l’orchestration et la gestion de l’infrastructure.

Kubeflow propose une suite complète d’outils couvrant différentes étapes du cycle de vie de l’apprentissage machine :

• Pipelines : Kubeflow Pipelines est une solution robuste pour la création, le déploiement et la gestion de flux de travail ML de bout en bout. Il offre une interface graphique pour concevoir et surveiller des pipelines complexes, ainsi qu’une bibliothèque de composants prédéfinis pour les tâches ML courantes.
• Katib : Katib est le composant automatisé de réglage des hyperparamètres de Kubeflow. Elle permet d’optimiser les performances du modèle en recherchant automatiquement les meilleures configurations d’hyperparamètres en fonction d’objectifs prédéfinis.
• KFServe : KFServe est une plateforme de service de modèle au sein de Kubeflow qui offre des capacités d’inférence sans serveur. Il prend en charge plusieurs structures d’apprentissage machine et peut faire évoluer automatiquement les modèles en fonction du trafic entrant.
• Fraisage : Fairing est un outil Kubeflow qui permet aux développeurs de créer, former et déployer facilement des modèles d’apprentissage machine sur Kubernetes directement depuis leur environnement local.

Avantages :

• Intégration transparente avec Kubernetes , ce qui fait de Kubeflow la solution idéale pour les organisations déjà investies dans l’écosystème Kubernetes
• Une suite complète d’outils couvrant l’ensemble du cycle de vie ML, de l’orchestration des flux de travail au réglage des hyperparamètres en passant par la fourniture de modèles
• Support solide pour l’évolutivité et l’automatisation, permettant aux équipes de gérer plus efficacement les déploiements ML à grande échelle

Inconvénients :

Bien que Kubeflow offre un ensemble puissant de fonctionnalités, la plateforme peut être complexe à configurer et à gérer, en particulier pour les organisations qui ne disposent pas d’une expertise approfondie de Kubernetes. La courbe d’apprentissage abrupte peut représenter un défi pour les nouveaux utilisateurs qui ne connaissent pas les infrastructures basées sur Kubernetes.

3. TensorFlow Extended (TFX)

TensorFlow Extended (TFX) est une plateforme de bout en bout qui permet de déployer des pipelines d’apprentissage machine prêts pour la production. Développée par Google, la solution TFX est conçue pour fonctionner en toute transparence avec l’écosystème TensorFlow, fournissant un ensemble d’outils couvrant différentes étapes du ML cycle de vie ML.

Les principaux composants de TFX sont les suivants :

• Validation des données TensorFlow (TFDV) : Ce composant garantit la qualité des données en analysant les informations statistiques sur les données et en détectant les anomalies ou les biais. TFDV permet de détecter les problèmes de données dès le début du pipeline ML.
• Analyse du modèle TensorFlow (TFMA) : Le modèle TFMA permet aux équipes d’évaluer les performances de leurs modèles d’ML, en fournissant des informations qui peuvent être utilisées pour améliorer la qualité et l’équité des modèles.
• TensorFlow Service : TensorFlow Serving est un système de service flexible et haute performance pour les modèles d’apprentissage machine. Elle permet aux organisations de déployer leurs modèles TensorFlow pour une inférence évolutive et fiable.

Avantages :

• Intégration transparente avec le framework TensorFlow, simplifiant le déploiement et la gestion des modèles ML basés sur TensorFlow
• Ensemble complet d’outils couvrant l’ensemble du cycle de vie ML, de la validation des données à la fourniture de modèles
• Forte attention portée à la qualité des données et à l’analyse des performances des modèles, garantissant l’intégrité et l’efficacité des modèles ML déployés

Inconvénients :

Bien que TFX soit une plateforme puissante, elle est principalement conçue pour les utilisateurs de TensorFlow. Les organisations qui n’ont pas encore investi dans l’écosystème TensorFlow peuvent trouver la plateforme moins adaptée à leurs besoins et peuvent avoir besoin d’explorer d’autres solutions MLOps qui offrent un support de structure plus large.

4. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker est une plateforme cloud complète d’apprentissage machine fournie par Amazon Web Services (AWS). Il offre une large gamme d’outils et de capacités conçus pour couvrir l’ensemble du flux de travail ML, de la préparation des données et du développement de modèles au déploiement et à la surveillance.

Les principaux composants d’Amazon SageMaker sont les suivants :

• SageMaker Studio : Cet environnement de développement intégré (IDE) pour l’apprentissage machine fournit une interface Web pour toutes les tâches de développement et de déploiement ML.
• Vérité sur le terrain de SageMaker : Ce service d’étiquetage des données aide à préparer des ensembles de données d’entraînement de haute qualité.
• Pilote automatique SageMaker : Fonction d’apprentissage automatique (AutoML), elle entraîne et ajuste automatiquement les meilleurs modèles d’apprentissage automatique pour la classification et la régression.
• Surveillance du modèle SageMaker : Cet outil de surveillance des modèles ML en production détecte les écarts de qualité des modèles et alerte les développeurs en cas de baisse de la qualité des modèles.

Avantages :

• Intégration transparente avec d’autres services AWS, pour faciliter l’ingestion, le stockage et le traitement des données dans l’écosystème AWS
• Une infrastructure hautement évolutive capable de gérer efficacement des charges de travail ML à grande échelle
• Interface conviviale et fonctionnalités automatisées qui simplifient le flux de travail ML pour les débutants et les praticiens expérimentés

Inconvénients :

Bien qu’Amazon SageMaker propose une suite complète d’outils, cela peut entraîner une immobilisation des fournisseurs dans l’écosystème AWS. De plus, les coûts peuvent augmenter rapidement pour les projets à grande échelle ou les tâches de calcul intensives.

5. Apprentissage machine Azure

Azure Machine Learning est la plateforme cloud de Microsoft pour la création, l’entraînement, le déploiement et la gestion de modèles d’apprentissage machine. Il est conçu pour répondre aux besoins des spécialistes des données et des ingénieurs ML de tous niveaux, en offrant des expériences « code first » et « low-code/no-code ».

Le Machine Learning Azure offre certaines fonctionnalités, notamment :

• Azure ML Studio : Ce portail Web fournit des interfaces faciles à utiliser pour les scientifiques des données afin de gérer les ensembles de données, les expériences, les pipelines, les modèles et les terminaux.
• Apprentissage automatique : Cette fonctionnalité automatise le processus de sélection des meilleurs algorithmes et hyperparamètres pour un ensemble de données et un problème donnés.
• MLOps : Azure Machine Learning intègre des fonctionnalités MLOps pour le déploiement, la surveillance et la gestion des modèles dans les environnements de production.
• Concepteur : Cette interface glisser-déposer permet de créer des modèles d’apprentissage machine sans écrire de code.

Avantages :

• Intégration transparente avec d’autres services Azure et outils Microsoft, ce qui en fait un excellent choix pour les organisations qui utilisent déjà la pile technologique Microsoft
• Offre à la fois des expériences Low-Code et des expériences axées sur le code, adaptées à un large éventail de niveaux de compétences utilisateur
• Capacités MLOps robustes pour gérer l’ensemble du cycle de vie ML

Inconvénients :

Comme d’autres plateformes basées sur le cloud, l’apprentissage machine Azure peut entraîner l’enfermement des fournisseurs dans l’écosystème Microsoft. Le large éventail de fonctionnalités et d’options de la plateforme peut également présenter une courbe d’apprentissage pour les nouveaux utilisateurs.

6. MLRun

MLRun est un cadre MLOps open source développé par Iguazio qui vise à simplifier et rationaliser l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage machine. Elle fournit une plateforme flexible et évolutive pour gérer les projets ML, de la préparation des données au déploiement et à la surveillance des modèles.

Principales caractéristiques de MLRun :

• Gestion de projet : MLRun propose des outils pour organiser et gérer les projets ML, notamment le contrôle de version pour le code, les données et les modèles.
• Pipelines automatisés : La plateforme prend en charge la création et l’exécution de pipelines ML automatisés, ce qui permet des flux de travail efficaces et reproductibles.
• Intégration Kubernetes  : MLRun s’intègre parfaitement à Kubernetes , ce qui permet d’exécuter des charges de travail ML évolutives et distribuées.
• Modèle de service : Le cadre inclut des capacités de déploiement de modèles sous forme de microservices ce qui facilite la mise en service des modèles dans les environnements de production.

Avantages :

• La nature open source , qui permet de personnaliser et d’améliorer la communauté
• Prend en charge les structures ML les plus populaires, offrant une flexibilité dans le choix des outils
• Forte intégration avec Kubernetes, qui permet des opérations ML évolutives et efficaces

Inconvénients :

En tant que plateforme relativement récente, MLRun peut avoir une communauté et un écosystème plus petits que les outils MLOps plus établis. De même, sa nature open source peut nécessiter une gestion et une configuration plus pratiques.

7. Contrôle de version des données (DVC)

DVC est un système de contrôle de version open source spécialement conçu pour les projets d’apprentissage machine. Il étend les capacités des systèmes de contrôle de version traditionnels tels que Git pour gérer efficacement les fichiers volumineux, les ensembles de données et les modèles ML.

Principales caractéristiques de DVC :

• Versionnement des données et des modèles : La DVC permet la gestion des versions des ensembles de données et des modèles ML, ce qui facilite le suivi des modifications et la reproductibilité des expériences.
• Gestion du pipeline : L’outil prend en charge la création et la gestion de pipelines de traitement des données et d’entraînement aux modèles, garantissant ainsi la reproductibilité des expériences.
• Indépendant du stockage : DVC fonctionne avec différents backends de stockage, notamment le stockage local, le stockage cloud (S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage), etc.
• Suivi des expériences : DVC fournit des fonctionnalités de suivi et de comparaison des différentes expériences, ce qui aide les équipes à identifier les modèles les plus performants.

Avantages :

• Léger et facile à intégrer aux flux de travail ML existants, en particulier pour les équipes qui utilisent déjà Git
• Permet une gestion efficace des ensembles de données et des modèles volumineux, que les systèmes de contrôle de version traditionnels rencontrent
• Favorise la reproductibilité et la collaboration dans les projets ML

Inconvénients :

Bien que puissante pour le contrôle de version et le suivi des expériences, la DVC peut nécessiter une intégration avec d’autres outils pour fournir une solution MLOps complète. Il dispose également d’une courbe d’apprentissage pour les équipes qui ne connaissent pas les interfaces de ligne de commande et les concepts de contrôle de version.

Conclusion

Les outils MLOps sont devenus indispensables à la gestion et à la rationalisation des flux de travail d’apprentissage machine modernes. En exploitant des plateformes telles que MLflow, Kubeflow et TensorFlow Extended (TFX), les équipes peuvent améliorer la collaboration, automatiser les processus répétitifs et faire évoluer leurs projets ML plus efficacement.

Il est essentiel d’adopter les pratiques MLOps et d’investir dans les bons outils pour rester compétitif dans le domaine de l’apprentissage machine en évolution rapide. Cependant, le succès de vos initiatives ML dépend également de l’infrastructure sous-jacente qui prend en charge ces déploiements MLOps. 

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