L’orchestration de l’AI désigne le processus de coordination et de gestion du déploiement, de l’intégration et de l’interaction de différents composants d’intelligence artificielle (AI au sein d’un système ou d’un flux de travail. Il s’agit notamment d’orchestrer l’exécution de plusieurs modèles d’AI, de gérer le flux de données et d’optimiser l’utilisation des ressources de calcul.
L’orchestration de l’AI vise à rationaliser et automatiser le cycle de vie de bout en bout des applications d’AI, du développement à la formation, en passant par le déploiement et la surveillance. Elle garantit une collaboration efficace entre différents modèles, services et composants d’infrastructure d’AI, ce qui améliore les performances globales, l’évolutivité et la réactivité des systèmes d’AI. L’orchestration de l’AI sert essentiellement de conducteur, en harmonisant les différents éléments d’un écosystème d’AI pour améliorer l’efficacité des flux de travail et obtenir des résultats optimaux.
Avantages de l’orchestration de l’AI
Les avantages de l’orchestration de l’AI sont les suivants :
Évolutivité renforcée
L’orchestration de l’AI permet aux organisations de faire évoluer facilement leurs initiatives d’AI. En gérant efficacement le déploiement et l’utilisation des modèles et ressources d’AI, les entreprises peuvent rapidement s’adapter à l’augmentation des charges de travail ou à l’évolution des exigences, garantissant ainsi des performances et une allocation des ressources optimales.
Flexibilité améliorée
L’orchestration de l’AI offre un cadre flexible pour l’intégration de divers composants dAI. Elle permet aux organisations d’intégrer facilement de nouveaux modèles, algorithmes ou sources de données dans les flux de travail existants, favorisant ainsi l’innovation et l’adaptabilité en réponse à l’évolution des exigences commerciales ou aux progrès technologiques.
Allocation efficace des ressources
Grâce à une gestion intelligente des ressources, l’orchestration de l’AI garantit que les ressources informatiques sont allouées judicieusement en fonction de la demande. Cela permet d’optimiser les coûts et d’éviter les goulets d’étranglement des ressources, ce qui permet aux organisations d’exploiter au mieux leur puissance de calcul.
Développement et déploiement accélérés
L’orchestration de lAI rationalise le cycle de vie de l’AI de bout en bout, du développement au déploiement. Cela accélère la commercialisation des solutions d’AI en automatisant les tâches répétitives, en facilitant la collaboration entre les équipes de développement et en fournissant une plateforme centralisée pour gérer l’ensemble du flux de travail.
Collaboration facilitée
L’orchestration de l’AI favorise la collaboration entre différents modèles, services et équipes d’AI. Il établit un environnement unifié dans lequel différents composants peuvent fonctionner en toute transparence, favorisant ainsi la communication interdisciplinaire et le partage des connaissances. Cette approche collaborative renforce l’efficacité globale des initiatives d’AI.
Surveillance et gestion améliorées
L’orchestration de l’AI inclut de solides capacités de surveillance et de gestion, ce qui permet aux organisations de suivre les performances des modèles d’AI en temps réel. Cela facilite l’identification proactive des problèmes, le dépannage rapide et l’optimisation continue pour des flux de travail d’AI haute performance durables.
Rationalisation de la conformité et de la gouvernance
Grâce à un contrôle centralisé sur les flux métier de lAI, l’orchestration de l’AI aide les organisations à respecter les exigences réglementaires et les normes de gouvernance. Elle garantit que les processus d’AI respectent les directives établies, favorisant la transparence et la responsabilité dans le développement et le déploiement de l’AI.
Défis (et solutions) dans l’orchestration de l’AI
Voici quelques-uns des défis liés à l’orchestration de l’AI :
Intégration des données
L’intégration de sources de données diverses et distribuées dans les flux de travail d’AI peut être complexe. Des formats de données, des structures et des problèmes de qualité variés peuvent entraver l’intégration transparente des données.
Solution : Mettre en œuvre des formats de données standardisés, établir des contrôles de qualité des données et utiliser des plateformes d’intégration des données pour rationaliser l’ingestion et le prétraitement des données. L’utilisation de techniques de virtualisation des données peut également aider à créer une vue unifiée des sources de données disparates.
Versions et gestion des modèles
La gestion de différentes versions de modèles d’AI, en particulier dans les environnements dynamiques, pose des difficultés en termes de suivi des modifications, de cohérence et de collaboration entre les équipes de développement.
Solution : Adopter des systèmes de contrôle de version spécifiques à l’apprentissage machine, tels que Git pour la gestion des versions de code et de modèle. Utilisez des technologies de conteneurisation comme Docker pour encapsuler les modèles et les dépendances, garantissant ainsi la reproductibilité. Mettre en œuvre des registres de modèles pour cataloguer et gérer efficacement les versions de modèles.
Allocation et optimisation des ressources
L’allocation et la gestion efficaces des ressources de calcul sur différentes tâches et flux de travail d’AI constituent un défi courant. Il s’agit notamment d’équilibrer l’utilisation des processeurs et des GPU et d’optimiser l’allocation des ressources pour diverses charges de travail.
Solution : Mettre en œuvre des stratégies d’allocation dynamique des ressources, exploiter les outils d’orchestration des conteneurs ( Kubernetes, par exemple) pour une évolutivité flexible des ressources et utiliser des mécanismes de mise à l’échelle automatique pour s’adapter à l’évolution des demandes. Assurez-vous également d’effectuer une surveillance et une analyse régulières des performances pour identifier les opportunités d’optimisation.
Interopérabilité
Garantir l’interopérabilité entre différents modèles, structures et services d’AI peut être difficile en raison de problèmes de compatibilité et de normes variables.
Solution : Encourager l’utilisation d’interfaces et de protocoles RESTful APIs pour promouvoir l’interopérabilité. Adopter des structures standard et s’assurer que les composants respectent les conventions convenues. Établir des canaux de communication clairs entre les équipes de développement pour répondre aux problèmes de compatibilité dès le début du processus.
Sécurité et confidentialité
Protéger les flux de travail d’AI contre les menaces de sécurité et garantir la conformité aux réglementations sur la confidentialité est un défi essentiel dans l’orchestration de l’AI.
Solution : Mettez en œuvre des protocoles de sécurité, des mécanismes de chiffrement et des contrôles d’accès robustes. Vérifier et mettre à jour régulièrement les mesures de sécurité pour faire face aux menaces émergentes. Réaliser des évaluations de l’impact sur la vie privée et adopter des techniques de préservation de la vie privée pour se conformer aux réglementations sur la protection des données.
Manque de normalisation
L’absence de pratiques et de cadres standardisés pour l’orchestration de l’AI peut entraîner des incohérences, ce qui rend difficile l’établissement de bonnes pratiques.
Solution : Encourager la collaboration du secteur à établir des normes communes pour l’orchestration de l’AI. Participer à des initiatives open source axées sur le développement d’outils et de structures standardisés. Suivez les bonnes pratiques et directives établies pour maintenir la cohérence entre les flux de travail dAI.
Bonnes pratiques pour l’orchestration de l’AI
Voici quelques-unes des meilleures pratiques en matière d’orchestration de l’AI :
Planification complète
Explique clairement les buts et objectifs de l’orchestration de l’AI. Comprendre les flux de travail, les tâches et les processus spécifiques qui nécessitent une orchestration pour aligner la mise en œuvre sur les objectifs organisationnels. Veillez à impliquer les principales parties prenantes dès le début du processus de planification pour recueillir des informations stratégiques, répondre aux préoccupations et vous assurer que la stratégie d’orchestration s’aligne sur les besoins globaux de l’entreprise.
Flux de travail standardisés
Choisissez des structures et des outils bien établis pour l’orchestration de l’AI afin de promouvoir la cohérence et la compatibilité. Cela inclut l’utilisation d’interfaces et de protocoles standardisés pour la communication entre différents composants. Vous pouvez également mettre en œuvre des conventions de codage et de dénomination pour garantir la clarté et la cohérence entre les scripts, les modèles et les configurations. Cela facilite la collaboration et la maintenance.
Surveillance et journalisation robustes
Déployez des solutions de surveillance robustes pour suivre en temps réel les performances des workflows d’AI. Surveillez l’utilisation des ressources, la précision des modèles et l’état général du système. Mettre en œuvre des mécanismes de journalisation complets pour recueillir des informations pertinentes sur les processus d’orchestration. Cela facilite le dépannage, le débogage et la post-analyse.
Optimisation continue
Analysez en continu les performances des modèles et des flux de travail d’AI. Identifiez les goulets d’étranglement, les inefficacités et les points à améliorer grâce à des évaluations régulières des performances. Utilisez des mécanismes de mise à l’échelle automatique pour ajuster les ressources de manière dynamique en fonction des exigences de la charge de travail. Cela garantit une allocation optimale des ressources et une réactivité à différentes charges de travail.
Agilité et adaptabilité
Concevez des workflows d’orchestration de l’AI en gardant à l’esprit la flexibilité. S’adapter aux changements de sources de données, d’architectures de modèles et d’infrastructures sans nécessiter de réingénierie approfondie.
Adoptez des méthodologies de test A/B pour évaluer différentes versions de modèles ou de flux de travail d’AI, afin de prendre des décisions basées sur les données et d’apporter des améliorations itératives.
Collaboration et documentation
Favoriser la collaboration entre les différentes équipes impliquées dans le développement et l’orchestration de l’AI. Faciliter la communication et le partage des connaissances pour relever les défis et favoriser une compréhension interfonctionnelle. Documentez le processus d’orchestration de l’AI de manière exhaustive. Incluez des informations sur les configurations, les dépendances et les flux de travail pour vous assurer que les connaissances sont transférables et évolutives.
Sécurité et conformité
Mettez en œuvre des mesures de sécurité robustes pour protéger les flux de travail et les données de l’AI. Cela inclut le chiffrement, les contrôles d’accès et les audits de sécurité réguliers.
Se tenir au courant des réglementations et exigences de conformité pertinentes. Concevez des flux métier d’orchestration en tenant compte de la confidentialité et de la protection des données, afin de vous conformer aux normes du secteur et aux normes juridiques.
Formation et développement des compétences
Offrir une formation complète aux équipes impliquées dans l’orchestration de l’AI. S’assurer que les membres de l’équipe maîtrisent les outils et structures d’orchestration choisis. Favoriser une culture de l’apprentissage continu pour tenir l’équipe informée des dernières avancées en matière d’orchestration de l’AI et des technologies associées.
Outils et technologies d’orchestration de l’AI
Plusieurs outils et technologies d’orchestration de l’AI sont disponibles sur le marché, chacun offrant des fonctionnalités et des capacités uniques.
Voici quelques exemples populaires :
Kubernetes
Initialement conçu pour l’orchestration des conteneurs, Kubernetes est devenu un outil puissant pour gérer et orchestrer les charges de travail d’AI. Il permet le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion automatisés des applications conteneurisées. Kubernetes prend en charge un large éventail de structures d’AI et permet une évolutivité et une allocation des ressources en toute transparence.
Kubernetes est largement utilisé pour déployer et gérer des applications d’AI à grande échelle. Elle est particulièrement utile pour orchestrer les architectures d’AI basées sur les microservices et garantir une haute disponibilité et une tolérance aux pannes.
Flux d’air Apache
Apache Airflow est une plateforme open source conçue pour orchestrer des flux de travail complexes. Il permet aux utilisateurs de définir, planifier et surveiller les flux de travail en fonction des graphiques acycliques (DAG). Avec un large éventail d’opérateurs, Airflow prend en charge des tâches allant du traitement des données à l’entraînement et au déploiement de modèles.
Apache Airflow fonctionne bien pour orchestrer les flux de travail de données de bout en bout, notamment la préparation des données, l’entraînement des modèles et le déploiement. Elle est souvent utilisée dans les pipelines de science des données et d’apprentissage machine.
Kubeflow
Kubeflow est une plateforme open source conçue sur Kubernetes, spécialement conçue pour les flux de travail d’apprentissage machine. Il fournit des composants pour l’entraînement, la prestation et la surveillance des modèles, ainsi que des fonctionnalités pour le suivi des expérimentations et l’orchestration du pipeline.
Kubeflow est idéal pour les organisations qui exploitent Kubernetes pour leurs charges de travail dAI. Il rationalise le déploiement et la gestion des modèles d’apprentissage machine, facilite la collaboration entre les scientifiques des données et favorise la reproductibilité dans les expériences d’ML.
Flux ML
MLflow est une plateforme open source qui permet de gérer le cycle de vie de l’apprentissage machine de bout en bout. Il inclut des composants pour suivre les expériences, regrouper le code en séries reproductibles, et partager et déployer des modèles. MLflow prend en charge plusieurs frameworks ML et plateformes cloud.
MLflow est conçu pour les organisations qui cherchent à rationaliser le cycle de vie de l’apprentissage machine, de l’expérimentation et du développement au déploiement en production. Il permet de gérer les modèles, de suivre les expériences et d’assurer la reproductibilité.
Apache NiFi
Apache NiFi est un outil d’intégration de données open source qui prend en charge l’automatisation des flux de données. Il fournit une interface conviviale pour concevoir des pipelines de données et prend en charge le routage, la transformation et l’intégration du système des données.
Apache NiFi est couramment utilisé pour l’ingestion, la transformation et le mouvement de données dans les flux de travail d’AI et d’analytique de données. Il facilite la création de pipelines de données évolutifs et flexibles.
TensorFlow Extended (TFX)
TensorFlow Extended est une plateforme de bout en bout qui permet de déployer des modèles d’apprentissage machine prêts pour la production. Elle inclut des composants pour la validation des données, l’entraînement des modèles, l’analyse des modèles et la fourniture de modèles. TFX est conçu pour fonctionner en toute transparence avec les modèles TensorFlow.
TFX convient aux organisations qui cherchent à déployer des modèles d’apprentissage machine à grande échelle. Il fournit des outils pour gérer l’ensemble du cycle de vie d’un modèle d’apprentissage machine, de la préparation des données à la mise en service en production.
Lors du choix d’un outil d’orchestration AI, les organisations doivent tenir compte de facteurs tels que les exigences spécifiques de leur cas d’utilisation, la pile technologique existante, la facilité d’intégration, l’évolutivité et le support communautaire. Chaque outil a ses points forts et peut être plus adapté à certains scénarios. Il est donc essentiel de les évaluer en fonction des besoins spécifiques des workflows d’AI en question.
Pourquoi choisir Pure Storage pour l’orchestration de l’AI ?
L’orchestration de l’AI est le principal moteur des outils et processus d’AI, ce qui permet aux entreprises d’améliorer l’évolutivité, la flexibilité, la collaboration et l’allocation des ressources liées à l’AI.
Cependant, pour exploiter pleinement l’orchestration de l’AI pour votre entreprise, vous avez besoin d’une plateforme de stockage de données agile et compatible avec l’AI capable de répondre aux exigences élevées en matière de données des charges de travail d’AI.
Pure Storage prend en charge l’orchestration de l’AI avec une approche complète impliquant à la fois le matériel et les logiciels, notamment :
- AIRI ® est une solution de plateforme intégrée qui associe les performances des GPU NVIDIA à la puissance des baies de stockage 100 % flash de Pure Storage dans une solution d’infrastructure AI simple, conçue pour offrir des performances à l’échelle de l’entreprise.
- FlashBlade ® pour le stockage de données non structurées. La famille FlashBlade permet de désagréger le stockage du calcul, favorisant ainsi l’efficacité en partageant les sources de données entre plusieurs GPU plutôt qu’en intégrant le stockage à des GPU individuels.
- Portworx ® pour s’adapter aux applications d’AI exécutées dans des conteneurs. Cela permet une compatibilité et une flexibilité cloud dans la gestion des environnements Kubernetes.
- Les modules DirectFlash® , qui permettent aux baies 100 % flash de communiquer directement avec le stockage flash brut.
De plus, Pure Storage propose la plateforme Evergreen//One ™ Storage-as-a-Service, qui améliore encore la rentabilité en proposant un modèle basé sur la consommation. Cela est particulièrement avantageux pour les charges de travail d’AI, où les modèles et quantités exacts nécessaires peuvent être imprévisibles.
