Qu’est-ce que le MLOps?

MLOps – Vue d’ensemble

Le MLOps est une approche interdisciplinaire qui fusionne l’apprentissage automatique, le génie logiciel et les opérations. Il vise à créer un flux de travail transparent pour le développement, le monitoring et la surveillance des applications d’apprentissage automatique. Le MLOps couvre un large éventail d’activités, telles que l’entraînement des modèles, le contrôle des versions, les tests, l’intégration et le monitoring.

Correctement appliqué, le MLOps permet de garantir l’évolutivité, la fiabilité et l’efficacité de vos projets d’apprentissage automatique. Voici quelques principes MLOps clés :

•  Automatisation : Le MLOps favorise l’automatisation des tâches, telles que l’entraînement, les tests et le déploiement des modèles, afin de réduire les erreurs humaines et d’améliorer l’efficacité.
•  Collaboration : Le MLOps encourage la collaboration entre les data scientists, les ingénieurs logiciels et les équipes d’opération, leur permettant d’utiliser leur expertise respective pour développer et déployer des modèles d’apprentissage automatique de premier plan.
•  Reproductibilité : Le MLOps va de pair avec la reproductibilité. Cela inclut la documentation et la gestion des versions du code, des données et des configurations de modèles pour garantir une reproduction fiable des résultats.

En adoptant les pratiques MLOps, les organisations peuvent libérer le plein potentiel de leurs projets d’apprentissage automatique, conduisant à des solutions innovantes et ayant un impact.

L’importance du MLOps

Sans une approche structurée, le développement traditionnel de logiciels peut s’avérer très difficile. Il en va de même pour le développement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. C’est là que le MLOps entre en jeu. Le MLOps combine l’apprentissage automatique, le DevOps et l’ingénierie des données pour rationaliser l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage automatique, en relevant efficacement les défis uniques associés aux modèles d’apprentissage automatique.

Défis liés à la gestion des modèles d’apprentissage automatique

La gestion des modèles d’apprentissage automatique pose quelques problèmes majeurs.

L’un des principaux défis de la gestion des modèles d’apprentissage automatique est le contrôle des versions. Les modèles évoluant sans cesse, le suivi des différentes versions peut s’avérer fastidieux. Le MLOps propose une approche structurée du contrôle des versions, ce qui permet aux équipes de gérer et de déployer facilement les différentes itérations de leurs modèles.

La reproductibilité pose un autre défi. Le MLOps permet aux organisations de créer des pipelines reproductibles, garantissant que les modèles peuvent être entraînés et déployés de manière cohérente dans différents environnements.

La sécurité représente également un défi important dans le développement de modèles d’apprentissage automatique, car elle implique la gestion de grandes quantités de données sensibles. Ces modèles sont susceptibles de faire l’objet d’attaques malveillantes, où de mauvais acteurs peuvent modifier les données d’entrée pour tromper le modèle.

Le MLOps et ses avantages pour les entreprises

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

•   Amélioration de la collaboration entre les data scientists, les développeurs et les équipes d’opération en fournissant un cadre normalisé.
•   Amélioration de la performance et de la fiabilité des modèles en permettant un monitoring et une optimisation continus des modèles.
•   Avec le MLOps, les modèles peuvent être automatiquement réentraînés et redéployés à mesure que de nouvelles données sont disponibles, ce qui leur permet de rester à jour et précis.
•   La mise en œuvre du MLOps renforce la sécurité en intégrant des pratiques de sécurité tout au long du cycle de développement des modèles, y compris les builds, l’entraînement, la sécurisation, le déploiement, le service et le monitoring.

Des études de cas montrent comment le MLOps a été mis en œuvre avec succès dans différents secteurs.

Voies de mise en œuvre du MLOps

La mise en œuvre du MLOps est cruciale pour les organisations qui cherchent à rationaliser et à optimiser leurs flux de travail d’apprentissage automatique. Il comble le fossé entre les data scientist, les développeurs et les équipes d’opérations, en assurant une gestion et un déploiement efficaces des modèles d’apprentissage automatique.

En règle générale, les organisations progressent à travers trois niveaux de mise en œuvre du MLOps :

Niveau 0 : À ce niveau initial, les organisations commencent tout juste à adopter les pratiques MLOps. Les processus de développement et de déploiement des modèles peuvent être ad hoc et manquer de normalisation et d’automatisation.

Niveau 1 : À ce stade, les organisations ont commencé à mettre en œuvre des pratiques MLOps de base. Elles se concentrent sur le contrôle des versions pour leurs modèles d’apprentissage automatique et ont mis en place des pipelines d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour l’automatisation.

Niveau 2 : À ce niveau avancé, les organisations ont pleinement adopté le MLOps. Elles ont mis en œuvre l’automatisation de l’infrastructure pour assurer l’évolutivité et la reproductibilité et accordent la priorité au monitoring et à l’observabilité. Les organisations de ce niveau tirent également parti d’outils et de plateformes avancés pour gérer et orchestrer leurs pipelines d’apprentissage automatique.

En mettant en œuvre le MLOps à ces différents niveaux, les organisations peuvent améliorer leurs capacités d’apprentissage automatique, minimiser les erreurs, améliorer la collaboration et accélérer la mise sur le marché de leurs modèles.

Principes fondamentaux du MLOps

Au centre du MLOps, des principes clés assurent l’efficacité et la fiabilité des projets ML. Ces principes comprennent l’intégration continue, la livraison continue et l’entraînement continu. Dans cette section, nous verrons également comment le MLOps comble le fossé entre la science des données et les opérations, et comment l’automatisation et l’amélioration des boucles de rétroaction jouent un rôle essentiel.

Intégration continue (CI)

Dans le monde du MLOps, l’intégration continue consiste à s’assurer que les changements apportés aux modèles de ML sont fréquemment et automatiquement testés et validés. Ce processus permet de détecter rapidement les erreurs et de s’assurer que le nouveau code ou les nouvelles données n’altèrent pas les fonctionnalités existantes. Tout comme dans le développement traditionnel de logiciels, l’intégration continue (CI ou Continuous Integration en anglais) dans le MLOps encourage la collaboration et la détection précoce des erreurs.

Livraison continue (CD)

La livraison continue (CD ou Continuous Delivery en anglais) dans le MLOps implique le déploiement automatisé de modèles ML dans différents environnements, depuis le développement et les tests jusqu’à la production. Elle garantit que les modèles sont déployés de manière cohérente et fiable sans intervention manuelle. Les pipelines de CD peuvent être complexes et impliquer des étapes telles que le prétraitement des données, l’entraînement des modèles et leur déploiement, toutes gérées de manière systématique et automatisée.

Entraînement continu

Contrairement aux logiciels traditionnels, les modèles ML doivent apprendre et s’adapter en permanence. L’entraînement continu garantit que les modèles restent à jour avec les données les plus récentes et conservent leur précision au fil du temps. Le processus inclut le réentraînement des modèles sur des données récentes et le déploiement fluide des nouvelles versions.

Combler le fossé entre la science des données et les opérations

L’un des principaux objectifs du MLOps est de rapprocher les data scientists et les équipes d’opérations. Traditionnellement, ces équipes fonctionnaient souvent de manière isolée, ce qui entraînait des inefficacités et des défauts de communication. Le MLOps encourage la collaboration en fournissant des outils et des processus qui facilitent la communication et la coopération entre ces deux fonctions essentielles.

Automatisation et amélioration des boucles de rétroaction

L’automatisation est au cœur du MLOps. Le MLOps permet de rationaliser les tâches répétitives, de réduire les erreurs manuelles et d’accélérer le cycle de développement ML. En outre, le MLOps améliore les boucles de rétroaction, offrant aux data scientists et ingénieurs des retours pratiques sur les modèles déployés Ces retours permettent d’affiner les modèles et de s’assurer qu’ils restent efficaces au fur et à mesure que les conditions évoluent.

Les composants d’un framework MLOps

Les pipelines ML, le monitoring et la dérive des modèles (model drift), la collaboration et les boucles de rétroaction, ainsi que les versions et le lignage des modèles (model lineage), jouent tous un rôle essentiel dans la réussite des projets ML.

Pipelines ML

Les pipelines ML constituent le cœur du MLOps, rationalisant le parcours de la collecte des données au déploiement du modèle. En commençant par l’ingestion des données (data ingestion), les données brutes sont obtenues et acheminées vers le système. Ces données font l’objet d’un prétraitement, au cours duquel elles sont nettoyées et normalisées. Ensuite, dans le cadre du feature engineering, des attributs significatifs sont dérivés ou mis en évidence pour que les modèles puissent discerner des schémas. L’action principale se produit lors de la formation du modèle, où les algorithmes apprennent à partir des données affinées. Une fois satisfaisants, les modèles sont déployés pour une utilisation réelle. Tout au long de ce pipeline, chaque étape assure une transition harmonieuse et la fiabilité des opérations de machine learning.

Monitoring et Model Drift

Le monitoring constitue l’épine dorsale des opérations de machine learning, assurant leur stabilité et leur longévité. Cela implique de suivre de près les indicateurs de performance des modèles ML en production, en déploiement et en activité. Le model drift, phénomène par lequel les performances du modèle diminuent en raison de l’évolution des données, constitue une préoccupation majeure. Avec les bons composants et outils MLOps, les organisations peuvent rapidement identifier ces problèmes. En intégrant ces outils dans leurs opérations ML, les entreprises peuvent non seulement définir efficacement leur infrastructure MLOps, mais aussi s’assurer que leurs modèles restent pertinents, précis et bénéfiques.

Collaboration et boucles de rétroaction

Le MLOps favorise la collaboration entre les data scientists, les ingénieurs ML et les équipes d’opérations. Les outils et pratiques de collaboration facilitent la communication et le partage des connaissances. Les boucles de rétroaction garantissent que les idées et les problèmes du monde réel sont réintégrés dans le processus de développement ML, ce qui conduit à une amélioration continue.

Versionnage et lignage des modèles

La gestion des versions est une partie essentielle du MLOps pour assurer le suivi des modifications apportées aux modèles ML, aux ensembles de données et au code. Elle permet aux organisations de reproduire les résultats, d’auditer les changements et d’assurer la traçabilité. Le lignage du modèle, quant à lui, fournit un historique de la façon dont un modèle a été formé, y compris les données utilisées et les hyperparamètres sélectionnés.

Validation et essais en production

La validation des modèles ML en production est une étape critique du MLOps. Il s’agit d’évaluer la performance des modèles, de détecter les anomalies et de s’assurer que les modèles répondent à des critères de qualité prédéfinis. Les pratiques de validation et de test garantissent que les modèles fonctionnent de manière fiable et efficace dans des scénarios réels.

Un framework MLOps efficace permet de rationaliser les processus d’apprentissage automatique, améliorer la précision des modèles et assurer un déploiement et un monitoring efficaces.

Le MLOps implique toutes les équipes

L’équipe MLOps se compose généralement de plusieurs membres clés, notamment des data scientists, des ingénieurs de données, des ingénieurs logiciels, des professionnels DevOps et des gestionnaires de produits, qui apportent chacun un ensemble unique de compétences.

Data scientists

Les scientifiques de données explorent les schémas et les anomalies au sein de grands ensembles de données afin de découvrir des informations utiles. Ils participent à l’ingénierie des fonctionnalités (feature engineering) pour créer de nouvelles variables qui améliorent les modèles d’apprentissage automatique, conçoivent des algorithmes et évaluent les performances des modèles à l’aide, entre autres, d’indicateurs d’exactitude et de précision. Ils valident leurs résultats à l’aide d’analyses statistiques afin de garantir la robustesse de leurs modèles et de permettre aux organisations de prendre des décisions éclairées et fondées sur des données.

Data engineers

Les ingénieurs de données se concentrent principalement sur la construction et la maintenance des pipelines qui collectent, manipulent et stockent les données provenant de diverses sources. Ils effectuent des contrôles de validation et des processus de nettoyage afin de garantir une qualité élevée des données pour l’analyse et la formation des modèles. Ils optimisent également les bases et les entrepôts de données afin qu’ils puissent traiter efficacement des volumes croissants de données, ce qui est impératif pour les initiatives axées sur les données.

Software engineers

Les ingénieurs logiciels facilitent le déploiement des modèles d’apprentissage automatique dans les systèmes de production. Ils mettent en œuvre les meilleures pratiques en matière de qualité du code et développent des API et des services permettant une interaction fluide avec les modèles. Leurs processus bien établis garantissent des logiciels maintenables et évolutifs, améliorant l’efficacité des initiatives d’apprentissage automatique au sein des organisations.

Professionnels DevOps

Les professionnels DevOps gèrent l’infrastructure qui prend en charge les modèles d’apprentissage automatique pour s’assurer qu’ils sont sécurisés et évolutifs. Ils automatisent les processus de déploiement grâce à des pratiques CI/CD, permettant des mises à jour régulières tout en maintenant la fiabilité. En outre, ils mettent en œuvre des outils de monitoring pour suivre les performances des modèles en production et s’efforcent de résoudre rapidement tout problème, ce qui est important pour maintenir la qualité et la fonctionnalité des applications ML.

Gestionnaires de produit

Les gestionnaires de produits font le lien entre les utilisateurs finaux et les différentes équipes d’une organisation pour aider à définir la portée des initiatives d’apprentissage automatique et à hiérarchiser les fonctionnalités. Ils recueillent des données sur les utilisateurs et les performances, et tiennent compte des objectifs de l’organisation pour contribuer à l’élaboration des feuilles de route qui guident le développement, en veillant à ce que le produit continue à répondre aux attentes des utilisateurs et à s’aligner sur les objectifs stratégiques.

Ensemble, ces fonctions permettent de combler le fossé entre la science des données et la production, en fournissant des modèles ML à travers les étapes du cycle de vie du développement logiciel (SDLC).

Meilleures pratiques MLOps

Une mise en œuvre réussie du MLOps nécessite l’adhésion à des pratiques clés dans trois domaines : le contrôle des versions et la reproductibilité, l’intégration et le déploiement continus, ainsi que l’automatisation et l’orchestration.

•  Le contrôle des versions et la reproductibilité sont des éléments essentiels du MLOps. En utilisant des systèmes de contrôle de version tels que Git, les équipes peuvent suivre les modifications apportées aux modèles d’apprentissage automatique et garantir la reproductibilité des résultats.
•  L’intégration et le déploiement continus (CI/CD) constituent un autre aspect crucial du MLOps. En automatisant le processus d’intégration des changements de code, des tests et du déploiement des modèles ML, les équipes peuvent accélérer les cycles de développement et garantir la fiabilité des modèles.
•  L’automatisation et l’orchestration jouent un rôle essentiel dans le MLOps en rationalisant et en gérant des workflows complexes. Les outils d’automatisation permettent aux équipes d’automatiser les tâches répétitives. Les outils d’orchestration permettent de gérer le pipeline ML de bout en bout et d’optimiser l’utilisation des ressources.

En suivant ces meilleures pratiques pour la mise en œuvre des MLOps, les organisations peuvent améliorer l’efficacité, l’évolutivité et la fiabilité de leurs projets d’apprentissage automatique. Pour en savoir plus, consultez l’eBook : 5 conseils pour appliquer les meilleures pratiques DevOps aux MLOps.

MLOps vs DevOps : Une analyse comparative

Si le MLOps présente certaines similitudes avec le DevOps, il pose également des défis uniques. Les modèles ML nécessitent une approche différente de celle des logiciels traditionnels. Dans cette section, nous développerons les différences et les similitudes entre les deux et mettrons en évidence les domaines dans lesquels le MLOps se distingue.

Similitudes

1. Automatisation : Le DevOps et le MLOps mettent tous deux l’accent sur l’automatisation afin de rationaliser les processus et de réduire les interventions manuelles. Dans le cadre du DevOps, l’automatisation tourne souvent autour du déploiement du code et du provisionnement de l’infrastructure, tandis que le MLOps étend cette automatisation à la formation et au déploiement des modèles.
2. Collaboration : Les deux disciplines encouragent la collaboration entre des équipes interfonctionnelles. Les équipes DevOps réunissent les développeurs et les opérations informatiques, tandis que les équipes MLOps comblent le fossé entre les scientifiques des données et les équipes d’opération.
3. Intégration et livraison continues (CI/CD) : Les principes CI/CD sont fondamentaux pour le DevOps et le MLOps. Ils veillent à ce que les changements soient testés et déployés systématiquement, ce qui réduit le risque d’erreurs.

Différences

1. Nature des artefacts : Dans le cadre du DevOps, les principaux artefacts sont les applications logicielles et les configurations d’infrastructure. Dans le cadre du MLOps, les principaux artefacts sont les modèles d’apprentissage automatique, les ensembles de données et les métadonnées associées.
2. Tests et validation : Alors que le DevOps se concentre sur le test des fonctionnalités des logiciels, le MLOps étend les tests à la performance des modèles et à la qualité des données. La validation des modèles ML nécessite des techniques spécialisées, notamment la mesure de la précision, l’évaluation de l’équité et la détection des biais.
3. Model drift et monitoring : Le MLOps introduit le concept de dérive du modèle, selon lequel les performances d’un modèle se dégradent au fil du temps en raison de l’évolution de la distribution des données. Le monitoring des modèles ML en production pour détecter les dérives et autres problèmes est un aspect essentiel du MLOps.
4. Entraînement continu : Contrairement aux logiciels traditionnels, les modèles ML nécessitent un entraînement continu pour s’adapter à l’évolution des données. Le MLOps intègre cet aspect dans son flux de travail.
5. Gouvernance des données : Le MLOps met l’accent sur la gouvernance des données, en veillant à ce que les données utilisées pour l’entraînement et l’inférence des modèles soient exactes, fiables et conformes à la réglementation.

L’avenir du MLOps : Prévisions et tendances

Alors que le domaine de l’IA et du ML continue d’évoluer, il en va de même pour le MLOps. Voici quelques prédictions et tendances pour l’avenir du MLOps et son rôle dans l’élaboration de l’avenir de l’IA et du ML.

Tendance 1 : Intégration de l’éthique et de la gouvernance de l’IA

À mesure que l’IA et le ML deviennent plus omniprésents, les considérations éthiques et la gouvernance deviennent primordiales. L’avenir du MLOps passera par une intégration accrue de l’éthique, de l’équité et de la transparence de l’IA dans les flux de travail ML.

Tendance 2 : Explicabilité et interprétabilité des modèles

Le besoin de modèles ML transparents et interprétables se fait de plus en plus sentir. Le MLOps se concentrera sur l’intégration d’outils et de pratiques permettant d’expliquer les décisions des modèles et d’assurer la conformité réglementaire.

Tendance 3 : Opérations ML automatisées

L’automatisation continuera à jouer un rôle central dans le MLOps. Les développements futurs verront une automatisation accrue des tâches telles que le déploiement, la mise à l’échelle et le monitoring des modèles.

Tendance 4 : Edge Computing et IoT

L’informatique en périphérie (ou Edge Computing) et l’internet des objets (Internet of Things ou IoT) sont à l’origine du besoin du MLOps en périphérie. Le MLOps évolue pour prendre en charge le déploiement et la gestion des modèles ML sur les appareils en périphérie.

Tendance 5 : Démocratisation du MLOps

Les outils et pratiques MLOps deviendront plus accessibles à un public plus large La démocratisation du MLOps permettra aux data scientists, aux développeurs et aux experts du domaine de jouer un rôle actif dans les opérations ML.

Choisir la bonne plateforme MLOps

L’écosystème MLOps se targue d’une variété d’outils et de plateformes conçus pour rationaliser les workflows d’apprentissage automatique, et le choix de la bonne plateforme MLOps est crucial pour la réussite de vos projets d’apprentissage automatique. Une plateforme MLOps comble le fossé entre les data scientists, les ingénieurs logiciels et les équipes d’opération, garantissant une collaboration transparente et un déploiement efficace.

Lors de la sélection d’une plateforme MLOps, il convient de prendre en compte les caractéristiques suivantes :

•   Évolutivité : Une plateforme doit s’adapter aux besoins de votre organisation au fur et à mesure que vos projets d’apprentissage automatique se développent.
•   Automatisation : Une plateforme MLOps efficace automatise les différentes étapes du cycle de vie de l’apprentissage automatique, ce qui permet de gagner du temps et de réduire le risque d’erreurs.
•   Versionnage et reproductibilité : La plateforme doit offrir des capacités de contrôle des versions et de reproductibilité.
•   Monitoring et observabilité : Recherchez une plateforme qui offre de solides fonctions de monitoring et d’observabilité.
•   Sécurité et gouvernance : La plateforme doit fournir un stockage sécurisé, des contrôles d’accès et des capacités d’audit.

L’intégration avec les outils et frameworks ML existants est un autre facteur important. La plateforme MLOps que vous avez choisie doit s’intégrer à des outils populaires tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn, ainsi qu’à des frameworks comme Kubernetes et Docker. Pensez à consulter des études de cas de plateformes populaires afin de mieux comprendre leurs fonctionnalités, leur convivialité et leur rôle dans l’accélération des projets de machine learning.

JFrog et le MLOps

Avec JFrog, vous pouvez gérer les modèles d’IA/de ML aux côtés de PyPI, CRAN, Conan, Conda et d’autres composants logiciels afin d’obtenir une vue unifiée des logiciels que vous développez et déployez. En outre, vous pouvez appliquer à la gestion des modèles les mêmes bonnes pratiques que celles que vous utilisez pour la gestion des packages.

En savoir plus sur la Gestion des modèles ML avec JFrog ou inscrivez-vous à une démonstration de la plateforme pour la voir en action.