ML Ops Qu’est-ce que ML Ops ?
En tant qu’unité, le conteneur peut facilement être déplacé et exécuté sur n’importe quel système d’exploitation, dans n’importe quel contexte. Les opérations de machine learning (ML Ops) sont un ensemble standardisé de bonnes pratiques et d’outils développés pour faciliter la conception, la création, le déploiement et la maintenance de modèles de machine learning en production. Grâce à l’utilisation de l’automatisation, le ML Ops permet aux experts Data d’unifier le cycle de publication des logiciels, d’automatiser les tests des artefacts ML et d’appliquer les principes agiles aux projets ML de manière disciplinée, contribuant ainsi à des modèles de meilleure qualité.
Table des matières
À quoi sert le ML Ops ?
Les experts Data, les ingénieurs logiciels et les professionnels des opérations informatiques utilisent le ML Ops pour standardiser et automatiser la conception, la création, le déploiement et la gestion des modèles d’IA et de ML. Une approche ML Ops rigoureuse permet aux participants de collaborer efficacement, de mettre en œuvre l’intégration et le déploiement continus (CI/CD) et d’accélérer le rythme de développement et de production.
Pourquoi ai-je besoin du ML Ops ?
Il est reconnu que le machine learning et l’intelligence artificielle peuvent être difficiles à mettre en production. La science des données se voit souvent mise à mal par des silos, des formats incompatibles, des enjeux de confidentialité, des contraintes de sécurité et une pénurie de ressources. Le ML Ops peut contribuer à rationaliser le processus de développement, de test et de publication des flux de travail de science des données, introduisant ainsi rapidité et agilité dans les projets d’IA et de ML complexes.
Caractéristiques et avantages du ML Ops
La portée du ML Ops peut varier de l’analyse exploratoire des données (EDA) à la préparation et à l’ingénierie des données, en passant par l’entraînement et le déploiement de modèles. Correctement appliqué, il rend les flux de travail de machine learning rapides, efficaces et reproductibles, accélérant ainsi le temps de production.
Le ML Ops permet aux équipes de science des données de développer et de fournir des modèles de meilleure qualité plus rapidement. Il améliore considérablement la gestion et l’évolutivité. Plusieurs modèles peuvent être contrôlés et surveillés en parallèle, ce qui permet une intégration, une livraison et un déploiement continus. Par ailleurs, ce dispositif encourage la collaboration entre les experts Data, le DevOps et les opérations informatiques, réduisant ainsi les frictions entre les équipes ayant des priorités parfois conflictuelles.
Le ML Ops minimise également les risques de développement, en traitant les questions de sécurité et de réglementation avec une conformité et une transparence rigoureuses. Chaque modification apportée aux modèles et aux données est méticuleusement suivie pour garantir un audit précis et des résultats reproductibles.
Meilleures pratiques pour le ML Ops
Les principes du ML Ops s’appliquent à chaque étape du cycle de vie du machine learning.
Itération
Un seul changement et tout change (CACE). Chaque modification itérative apportée à un modèle ou à un ensemble de données doit être enregistrée et testée.
Reproductibilité
Chaque modèle, chaque table et chaque test doivent être parfaitement reproductibles dans les mêmes conditions et données.
Visibilité
Les fonctionnalités et les modifications doivent être transparentes et partagées entre les équipes de données participantes.
Cohérence
Les formats et bibliothèques open source contribuent à garantir la cohérence entre les fonctionnalités et les données.
Auditabilité
Le contrôle de version et la lignée des modèles doivent être méticuleusement suivis et maintenus durant le cycle de vie du ML afin de garantir une gouvernance précise et exacte.
HPE et ML Ops
Le ML Ops joue un rôle de premier plan dans l’avenir du calcul d’entreprise. HPE s’engage à explorer tout le potentiel du machine learning et à intégrer le ML Ops dans nos stratégies de développement.
HPE GreenLake for ML Ops ouvre la voie aux projets de machine learning avec une plateforme Edge to Cloud et un paiement à l’utilisation qui permettent un passage fluide de la planification de projet aux déploiements de production. Le matériel HPE Apollo et HPE Ezmeral Software prennent en charge tous les aspects de votre charge de travail de ML – de la préparation des données à la création de modèles, en passant par la formation, le déploiement, la gestion et la collaboration.
HPE Ezmeral ML Ops est une solution complète de sciences de données qui offre la flexibilité nécessaire pour s’exécuter sur site, dans plusieurs clouds publics ou via un modèle hybride, et pour répondre aux besoins dynamiques de votre activité dans divers cas d’utilisation. HPE Ezmeral ML Ops gère les défis de l’opérationnalisation des modèles ML à l’échelle de l’entreprise en offrant une expérience de type cloud, combinée à des outils prépackagés pour opérationnaliser le cycle de vie du machine learning. HPE Ezmeral ML Ops permet aux clients de créer, de former et de déployer des modèles avec une vitesse et une agilité de type DevOps. Il fournit une plateforme unique qui aborde tous les aspects du cycle de vie du machine learning – de la préparation des données à la création de modèles, à la formation, au déploiement, à la surveillance et à la collaboration. Par ailleurs, il opérationnalise les processus de bout en bout durant le cycle de vie du machine learning, ce qui contribue à raccourcir les délais des modèles de données et de mise sur le marché.