Plateformes MLOps
Les plates-formes MLOps (Machine Learning Operations) sont des produits et services logiciels qui aident les entreprises à créer et à gérer le développement, le déploiement et la gestion de logiciels de processus et de pipelines d'apprentissage automatique de manière automatisée. Les plates-formes MLOps permettent aux organisations d'automatiser leurs processus DevOps pour les applications d'apprentissage automatique. MLOps est relativement nouveau et est rendu possible par la disponibilité de ressources informatiques modernes et d'outils de développement de logiciels.
Les plates-formes MLOps automatisent le processus de gestion des versions et de déploiement des modèles ML. La gestion des versions permet aux équipes de comparer différentes versions des modèles entre elles et aide les data scientists à travailler en collaboration sur un projet ML. Il sécurise également les modèles et contribue à leur conformité en permettant la traçabilité des modèles. Les plateformes MLOps gèrent le processus de déploiement, orchestrant les différents composants du produit et s'assurant que le modèle est correctement déployé.
Le processus MLOps comprend généralement cinq étapes, à savoir : intégration continue (CI), livraison continue (CD), formation continue (CT), assurance qualité du modèle (MQA) et assurance de la stabilité du modèle (MSA). L'intégration continue construit et teste le modèle dans un processus automatisé. La livraison continue se concentre sur le déploiement du modèle. La formation continue consiste à s'assurer que le modèle reste à jour en appliquant les nouvelles données disponibles. L'assurance qualité du modèle se concentre sur la mesure et l'amélioration de la qualité du modèle. L'assurance de la stabilité du modèle se concentre sur l'amélioration de la stabilité du modèle.
Les plates-formes MLOps peuvent déployer des modèles sur des clusters basés sur Kubernetes, des systèmes cloud et du matériel sur site. De plus, les plates-formes MLOps disposent généralement d'outils permettant d'améliorer les performances du modèle, tels que le réglage automatisé des hyperparamètres, et de mesurer la qualité et la stabilité du modèle ML.
Les plateformes MLOps permettent aux organisations de développer et de déployer des pipelines ML avec une haute fidélité, de manière efficace et automatisée. En automatisant et en rationalisant le processus de développement ML, les plates-formes MLOps facilitent la sécurisation, la gestion et l'optimisation des pipelines d'apprentissage automatique.
