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Les op¨¦rations d¡¯apprentissage machine (MLOps) sont un ensemble de pratiques et d¡¯outils permettant d¡¯automatiser la gestion de bout en bout du cycle de d¨¦veloppement de l¡¯apprentissage machine (ML). Le MLOps emprunte des concepts au DevOps (d¨¦veloppement et op¨¦rations) et les applique aux d¨¦fis uniques du d¨¦veloppement et du d¨¦ploiement de l¡¯apprentissage machine. L¡¯objectif principal du MLOps est d¡¯am¨¦liorer la collaboration et la communication entre les scientifiques des donn¨¦es, les ing¨¦nieurs d¡¯apprentissage machine et les ¨¦quipes op¨¦rationnelles afin de garantir l¡¯int¨¦gration transparente des mod¨¨les d¡¯apprentissage machine dans les environnements de production.

Avantages du MLOps

Voici quelques-uns des avantages du MLOps?:

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Le MLOps rationalise le cycle de vie de l¡¯apprentissage machine, ce qui le rend plus efficace et r¨¦duit le temps n¨¦cessaire pour passer du d¨¦veloppement de mod¨¨les au d¨¦ploiement.

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Les pratiques MLOps permettent de faire ¨¦voluer les flux de travail d¡¯apprentissage machine en automatisant les t?ches r¨¦p¨¦titives et en fournissant un cadre structur¨¦ pour la collaboration.

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³¢¡¯²¹³Ü³Ù´Ç³¾²¹³Ù¾±²õ²¹³Ù¾±´Ç²Ô et le contr?le de version contribuent ¨¤ la fiabilit¨¦ des syst¨¨mes d¡¯apprentissage machine, r¨¦duisant le risque d¡¯erreurs pendant le d¨¦ploiement et assurant la reproductibilit¨¦.

Collaboration

Le MLOps encourage la collaboration entre les diff¨¦rentes ¨¦quipes impliqu¨¦es dans les projets d¡¯apprentissage machine, favorisant ainsi une culture de responsabilit¨¦ et de connaissances partag¨¦es.

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Le MLOps permet aux organisations de s¡¯adapter rapidement ¨¤ l¡¯¨¦volution des mod¨¨les, des donn¨¦es et des exigences, garantissant ainsi l¡¯efficacit¨¦ et la mise ¨¤ jour des syst¨¨mes d¡¯apprentissage machine.

Principaux composants du MLOps

Outre la collaboration, le contr?le de version et l¡¯automatisation d¨¦j¨¤ mentionn¨¦s, les autres composants cl¨¦s du MLOps sont les suivants?:

Int¨¦gration/d¨¦ploiement continu (CI/CD)

Le MLOps applique les principes CI/CD ¨¤ l¡¯apprentissage machine, ce qui permet l¡¯int¨¦gration continue des modifications de code, de l¡¯entra?nement des mod¨¨les et du d¨¦ploiement.

Infrastructure as code (IaC)

Le MLOps suit les principes de l¡¯ pour garantir la coh¨¦rence entre les environnements de d¨¦veloppement, de test et de production, r¨¦duisant ainsi la probabilit¨¦ de probl¨¨mes de d¨¦ploiement.

³¢¡¯²¹³Ü³Ù´Ç³¾²¹³Ù¾±²õ²¹³Ù¾±´Ç²Ô

Cr¨¦ez des pipelines automatis¨¦s pour des t?ches telles que le pr¨¦traitement des donn¨¦es, l¡¯entra?nement des mod¨¨les, les tests et le d¨¦ploiement. Mettre en ?uvre CI/CD pour automatiser les processus d¡¯int¨¦gration et de d¨¦ploiement.

Surveillance et gestion des mod¨¨les

Le MLOps inclut des outils et des pratiques pour surveiller les performances des mod¨¨les, d¨¦tecter les d¨¦rives et g¨¦rer le cycle de vie des mod¨¨les en production. Cela garantit que les mod¨¨les continuent de fonctionner correctement et r¨¦pondent aux exigences de l¡¯entreprise au fil du temps.

Boucles de retour

Les boucles de r¨¦troaction, qui jouent un r?le important dans le MLOps, garantissent une am¨¦lioration continue. Les commentaires sur les performances des mod¨¨les en production peuvent ¨ºtre utilis¨¦s pour r¨¦entra?ner les mod¨¨les et am¨¦liorer leur pr¨¦cision au fil du temps.

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Bonnes pratiques pour la mise en ?uvre du MLOps

Lors de la mise en ?uvre du MLOps, il existe certaines bonnes pratiques ¨¤ suivre. notamment?:

1. ?tablir des canaux de communication clairs

Favoriser une communication ouverte entre les scientifiques des donn¨¦es, les ing¨¦nieurs d¡¯apprentissage machine et les ¨¦quipes op¨¦rationnelles. Utilisez des outils et des plateformes de collaboration pour partager efficacement les mises ¨¤ jour, les informations et les commentaires. Organiser r¨¦guli¨¨rement des r¨¦unions transversales pour s¡¯aligner sur les objectifs, les progr¨¨s et les d¨¦fis.

2. Cr¨¦er une documentation compl¨¨te

Documentez l¡¯ensemble du pipeline d¡¯apprentissage machine, y compris le pr¨¦traitement des donn¨¦es, le d¨¦veloppement de mod¨¨les et les processus de d¨¦ploiement. D¨¦crivez clairement les d¨¦pendances, les configurations et les informations de version pour garantir la reproductibilit¨¦. Tenir ¨¤ jour la documentation relative aux configurations de l¡¯infrastructure, aux ¨¦tapes de d¨¦ploiement et aux proc¨¦dures de surveillance.

3. Adopter l¡¯IAC

D¨¦finir les composants de l¡¯infrastructure (serveurs, bases de donn¨¦es, par exemple) comme un code pour garantir la coh¨¦rence entre les environnements de d¨¦veloppement, de test et de production. Utilisez des outils tels que Terraform ou Ansible pour g¨¦rer les changements d¡¯infrastructure par programmation.

4. Prioriser la surveillance des mod¨¨les

?tablir des m¨¦canismes de surveillance robustes pour suivre les performances du mod¨¨le, d¨¦tecter les d¨¦rives et identifier les anomalies. Mettre en ?uvre des pratiques de journalisation pour capturer les informations pertinentes ¨¤ chaque ¨¦tape du flux de travail d¡¯apprentissage machine pour le d¨¦pannage et l¡¯audit.

5. Mettre en ?uvre des tests d¡¯automatisation

Incluez les tests unitaires, les tests d¡¯int¨¦gration et les tests de performance dans vos pipelines MLOps.

Testez le comportement du mod¨¨le dans diff¨¦rents environnements pour d¨¦tecter les probl¨¨mes rapidement et assurer la coh¨¦rence entre les d¨¦ploiements.

6. Favoriser la reproductibilit¨¦

Enregistrez et suivez les versions des biblioth¨¨ques, les d¨¦pendances et les configurations utilis¨¦es dans le pipeline ML. Utilisez des outils de conteneurisation comme Docker pour encapsuler l¡¯environnement entier, ce qui le rend reproductible sur diff¨¦rents syst¨¨mes.

7. Prioriser la s¨¦curit¨¦

Mettre en ?uvre les bonnes pratiques de s¨¦curit¨¦ pour la gestion des donn¨¦es, le stockage des mod¨¨les et la communication r¨¦seau. Mettre ¨¤ jour r¨¦guli¨¨rement les d¨¦pendances, r¨¦aliser des audits de s¨¦curit¨¦ et appliquer des contr?les d¡¯acc¨¨s.

8. ?voluer de mani¨¨re responsable

Concevez des flux de travail MLOps qui s¡¯adaptent horizontalement pour g¨¦rer l¡¯augmentation des volumes de donn¨¦es et la complexit¨¦ des mod¨¨les. Tirez parti des services cloud pour b¨¦n¨¦ficier d¡¯une infrastructure ¨¦volutive et de capacit¨¦s de traitement parall¨¨le. Utilisez des services comme Portworx? par É«¿Ø´«Ã½ pour optimiser les charges de travail dans le cloud.

MLOps et AIOps

L¡¯AIOps (intelligence artificielle pour les op¨¦rations informatiques) et le MLOps (op¨¦rations d¡¯apprentissage machine) sont des concepts li¨¦s, mais distincts dans le domaine de la technologie et de la gestion des donn¨¦es. Ils traitent tous deux des aspects op¨¦rationnels de l¡¯intelligence artificielle et de l¡¯apprentissage machine, mais ils ont des objectifs et des axes diff¨¦rents?:

AIOps (intelligence artificielle pour les op¨¦rations informatiques)

• Focus?: L¡¯AIOps se concentre principalement sur l¡¯utilisation de l¡¯intelligence artificielle et des techniques d¡¯apprentissage machine pour optimiser et am¨¦liorer les performances, la fiabilit¨¦ et l¡¯efficacit¨¦ des op¨¦rations informatiques et de la gestion de l¡¯infrastructure.
• Objectifs?: Les principaux objectifs de l¡¯AIOps sont l¡¯automatisation des t?ches, la pr¨¦diction et la pr¨¦vention des incidents informatiques, la surveillance de l¡¯¨¦tat du syst¨¨me, l¡¯optimisation de l¡¯allocation des ressources et l¡¯am¨¦lioration des performances et de la disponibilit¨¦ globales de l¡¯infrastructure informatique.
• Cas d'utilisation?: L¡¯AIOps est couramment utilis¨¦ dans les environnements informatiques pour des t?ches telles que la gestion du r¨¦seau, la surveillance du syst¨¨me, l¡¯analyse des journaux et la d¨¦tection et la r¨¦ponse aux incidents.

MLOps (Op¨¦rations d¡¯apprentissage machine)

• Focus?: Le MLOps, en revanche, se concentre sp¨¦cifiquement sur l¡¯op¨¦rationnalisation des mod¨¨les d¡¯apprentissage machine et la gestion de bout en bout du cycle de vie du d¨¦veloppement de l¡¯apprentissage machine.
• Objectifs?: L¡¯objectif principal du MLOps est de rationaliser le processus de d¨¦veloppement, de d¨¦ploiement, de surveillance et de maintenance des mod¨¨les d¡¯apprentissage machine dans les environnements de production. Elle met l¡¯accent sur la collaboration entre les scientifiques des donn¨¦es, les ing¨¦nieurs en apprentissage machine et les ¨¦quipes op¨¦rationnelles.
• Cas d¡¯utilisation?: Le MLOps est utilis¨¦ pour garantir le d¨¦ploiement et le bon fonctionnement des mod¨¨les d¡¯apprentissage machine en production. Elle implique des pratiques telles que la gestion des versions de mod¨¨les, le CI/CD pour ML, la surveillance des mod¨¨les et le r¨¦entra?nement des mod¨¨les.

Bien que l¡¯AIOps et le MLOps impliquent l¡¯utilisation de l¡¯intelligence artificielle et de l¡¯apprentissage machine dans des contextes op¨¦rationnels, ils ont diff¨¦rents domaines d¡¯int¨¦r¨ºt. LAIOps vise ¨¤ optimiser et automatiser les op¨¦rations informatiques et la gestion de l¡¯infrastructure ¨¤ l¡¯aide de l¡¯AI tandis que le MLOps se concentre sur la gestion et le d¨¦ploiement de mod¨¨les d¡¯apprentissage machine dans les environnements de production. Ils sont compl¨¦mentaires dans certains cas, car l¡¯AIOps peut aider ¨¤ garantir que l¡¯infrastructure sous-jacente prend en charge les pratiques MLOps, mais ils traitent diff¨¦rents aspects de la technologie et des op¨¦rations.

Pourquoi choisir É«¿Ø´«Ã½ pour le MLOps?

L¡¯adoption de pratiques MLOps est essentielle pour r¨¦ussir les projets d¡¯apprentissage machine actuels. Le MLOps garantit l¡¯efficacit¨¦, l¡¯¨¦volutivit¨¦ et la reproductibilit¨¦ des projets ML, r¨¦duisant ainsi le risque de d¨¦faillance et am¨¦liorant les r¨¦sultats globaux du projet.

Mais pour appliquer avec succ¨¨s le MLOps, vous avez d¡¯abord besoin d¡¯une AIRI ¨C AI-Ready Infrastructure¡¯IA qui prend en charge l¡¯orchestration de l¡¯AI. É«¿Ø´«Ã½ vous fournit les produits et les solutions dont vous avez besoin pour r¨¦pondre aux exigences ¨¦lev¨¦es en mati¨¨re de donn¨¦es des L¡¯exploitation de É«¿Ø´«Ã½ am¨¦liore la mise en ?uvre du MLOps en facilitant un entra?nement des mod¨¨les plus rapide, plus efficace et plus fiable. L¡¯int¨¦gration de la technologie É«¿Ø´«Ã½ contribue ¨¦galement ¨¤ optimiser l¡¯ensemble du pipeline d¡¯apprentissage machine, am¨¦liorant ainsi les performances et la productivit¨¦ des organisations engag¨¦es dans des initiatives ax¨¦es sur les donn¨¦es.