Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) sont un terme désignant les processus et techniques collaboratifs utilisés pour relever les défis du développement, du déploiement et de la maintenance des modèles d'apprentissage automatique en production. L'objectif de MLOps est d'améliorer la qualité et la rapidité du développement de modèles d'apprentissage automatique, tout en réduisant le risque de déploiement de modèles inadaptés.
Le terme MLOps a été inventé par X. Chen et al. dans un article publié en 2016, où ils ont proposé un cadre pour le développement et le déploiement de modèles ML qui répondait au besoin de collaboration entre les data scientists et les équipes d'exploitation. Depuis lors, le terme a été adopté par la communauté plus large de l'apprentissage automatique, et il existe maintenant un corpus croissant de littérature sur les pratiques MLOps.
Il existe un certain nombre de défis à relever pour déployer avec succès des modèles d'apprentissage automatique en production. Ces défis comprennent :
- S'assurer que les modèles sont formés sur des données représentatives : Les données utilisées pour la formation des modèles d'apprentissage automatique doivent être représentatives des données sur lesquelles le modèle sera déployé. Si les données utilisées pour la formation ne sont pas représentatives, le modèle risque d'être peu performant une fois déployé.
- Gérer la dérive du modèle : Lorsque les données changent au fil du temps, les performances des modèles d'apprentissage automatique peuvent se dégrader. Ce phénomène est connu sous le nom de dérive du modèle. La dérive du modèle peut être atténuée en réapprenant régulièrement les modèles sur de nouvelles données.
- Éviter les fuites de données : La fuite de données est un problème qui peut survenir lorsque les données de formation sont utilisées pour
Pourquoi utilisons-nous MLOps ?
MLOps, ou DevOps pour l'apprentissage automatique, est un ensemble de pratiques qui combine le développement de logiciels (Dev) et les opérations (Ops) pour rationaliser le processus de livraison de modèles d'apprentissage automatique en production.
L'objectif principal de MLOps est d'augmenter la vitesse et la qualité du déploiement des modèles d'apprentissage automatique tout en réduisant le risque d'erreurs.
Les praticiens de MLOps utilisent une variété d'outils et de techniques pour automatiser le cycle de vie de l'apprentissage automatique, de la préparation des données et de la formation des modèles au déploiement et à la surveillance des modèles.
En utilisant MLOps, les entreprises peuvent réduire le temps de mise sur le marché de nouveaux modèles d'apprentissage automatique et améliorer la qualité globale de leurs initiatives d'apprentissage automatique.
MLOps nécessite-t-il du codage ?
Oui, les MLOps (opérations d'apprentissage automatique) nécessitent du codage. Cela s'explique par le fait que les MLOps sont un processus qui comprend les étapes suivantes :
1. Préparation des données : Cette étape consiste à nettoyer et à traiter les données afin qu'elles puissent être utilisées pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Cela nécessite généralement de coder dans des langages tels que Python ou R.
2. Entraînement des modèles : Cette étape consiste à former des modèles d'apprentissage automatique sur les données traitées. Cela nécessite généralement de coder dans des langages tels que Python ou R.
3. Déploiement du modèle : Cette étape consiste à déployer les modèles d'apprentissage automatique formés afin qu'ils puissent être utilisés en production. Cela nécessite généralement de coder dans des langages tels que Python ou R.
Quels sont les outils de MLOps ?
Il existe différents types d'outils couramment utilisés dans les MLOps, notamment :
-Les outils de contrôle de version : Ces outils permettent de gérer les modifications apportées au code et aux données, et peuvent être utilisés pour suivre les expériences et comparer différentes versions de modèles. Les outils de contrôle de version couramment utilisés dans les MLOps comprennent Git, Mercurial et Subversion.
Outils d'intégration continue : Ces outils permettent d'automatiser le processus de construction, de test et de déploiement des modifications du code. Les outils d'intégration continue couramment utilisés dans les MLOps comprennent Jenkins, Travis CI et CircleCI.
Outils de livraison continue : Ces outils permettent d'automatiser le processus de livraison des modifications du code en production. Les outils de livraison continue couramment utilisés dans les MLOps comprennent Puppet, Chef et Ansible.
-Outils de surveillance : Ces outils aident à surveiller les performances des modèles ML en production et peuvent être utilisés pour détecter les problèmes et identifier les possibilités d'amélioration. Les outils de surveillance couramment utilisés dans les MLOps comprennent New Relic, DataDog et AppDynamics.