Le MLOps est un ensemble de pratiques qui aide les data scientists et les ingénieurs à gérer plus efficacement le cycle de vie du machine learning (ML).
ll vise à combler le fossé entre le développement et l'exploitation du machine learning. L'objectif du MLOps est de s'assurer que les modèles de ML sont développés, testés et déployés de manière cohérente et fiable.
Le MLOps est de plus en plus important, car de plus en plus d'entreprises s'en servent pour prendre des décisions commerciales essentielles.
MLOps signifie "Machine Learning Operations" et désigne le processus de gestion du cycle de vie du machine learning, du développement au déploiement et à la surveillance. Il implique des tâches telles que :
Le MLOps est essentiel pour s'assurer que les modèles de machine learning sont fiables, évolutifs et faciles à gérer dans les environnements de production.
Le MLOps est essentiel pour gérer le cycle de vie du ML et pour s'assurer que les modèles de ML sont efficacement développés, déployés et gérés. Sans le MLOps, les entreprises peuvent être confrontées à plusieurs défis, y compris les suivants :
Augmentation du risque d'erreurs : les processus manuels peuvent entraîner des erreurs et des incohérences dans le cycle de vie du ML, ce qui peut avoir un impact sur la précision et la fiabilité des modèles de ML.
Manque d'évolutivité : les processus manuels peuvent devenir difficiles à gérer lorsque la taille et la complexité des modèles de ML et des ensembles de données augmentent, ce qui complique le scaling efficace des opérations de ML.
Efficacité réduite : les processus manuels peuvent être chronophages et inefficaces, ce qui ralentit le développement et le déploiement de modèles de ML.
Manque de collaboration : les processus manuels peuvent compliquer la collaboration efficace des data scientists, des ingénieurs et des équipes opérationnelles, ce qui entraîne des cloisonnements et des problèmes de communication.
Le MLOps relève ces défis en fournissant un framework et un ensemble d'outils permettant d'automatiser et de gérer le cycle de vie du ML. Il permet aux organisations de développer, de déployer et de gérer des modèles de ML de façon plus efficace, plus fiable et à grande échelle.
Le MLOps offre de nombreux avantages aux entreprises qui l'adoptent :
Le DevOps est un ensemble de pratiques qui aide les organisations à combler le fossé entre les équipes chargées du développement logiciel et des opérations. Le MLOps est un ensemble de pratiques similaire qui répond spécifiquement aux besoins des modèles de ML.
Il existe des différences clés entre le MLOps et le DevOps, y compris les suivantes :
Malgré ces différences, le MLOps et le DevOps partagent certains principes communs, tels que l'importance de la collaboration, de l'automatisation et de l'amélioration continue. Les entreprises qui ont adopté des pratiques DevOps peuvent souvent s'appuyer sur ces pratiques pour implémenter le MLOps.
Le MLOps comprend plusieurs composants qui fonctionnent ensemble pour gérer le cycle de vie du ML, y compris:
L'automatisation de la conception électronique est le processus d'exploration et de compréhension des données qui serviront à entraîner le modèle de ML. Cela implique des tâches telles que :
La préparation des données et l'extraction de caractéristiques sont des étapes essentielles du processus MLOps. La préparation des données implique le nettoyage, la transformation et le formatage des données brutes afin de les rendre adaptées à l'entraînement du modèle.
L'extraction de caractéristiques consiste à créer à partir des données brutes de nouvelles caractéristiques plus pertinentes et utiles pour l'entraînement du modèle. Ces étapes sont essentielles pour s'assurer que le modèle de ML est entraîné sur des données de haute qualité et qu'il peut réaliser des prédictions justes.
L'entraînement et le réglage du modèle impliquent l'entraînement du modèle de ML sur les données préparées et l'optimisation de ses hyperparamètres pour obtenir les meilleures performances possibles.
Les tâches courantes d'entraînement et de réglage d'un modèle incluent :
L'examen et la gouvernance des modèles garantissent que les modèles de ML sont développés et déployés de manière responsable et éthique.
L'inférence et l'inférence de modèles impliquent de déployer le modèle de ML entraîné en production et de le mettre à la disposition des applications et des utilisateurs finaux.
La surveillance d'un modèle consiste à surveiller en continu les performances et le comportement du modèle de ML en production. Exemples de tâches :
Le réentraînement automatisé du modèle implique de réentraîner le modèle de ML lorsque ses performances se dégradent ou lorsque de nouvelles données sont disponibles. Le réentraînement automatique de modèles comprend les tâches suivantes :
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