Introduction:
L'adoption du Machine learning dans les entreprises a augmenté rapidement ces dernières années, mais la mise en production des modèles de machine learning reste un défi. Les équipes de développement ont besoin de déployer et de maintenir des modèles de manière fiable, rapide et efficace. C'est là que l'approche MLOPS entre en jeu. Le but de cet article est de donner un aperçu général et un rappel sur les différents concepts du MLOPS, et par la suite répondre aux différentes questions qu’on peut avoir en tant qu’utilisateurs ou responsables d’entreprises sur le choix de solution MLOPS quand et comment, etc.
Pour rappel, le MLOPS est un ensemble de pratiques pour faciliter la construction, le déploiement et la maintenance des modèles de machine learning. Les composants clés du MLOPS incluent :
Gestion de version (Versioning):
La gestion de version est cruciale pour permettre aux équipes de développement de travailler en collaboration et de suivre les modifications apportées aux modèles de machine learning au fil du temps. Les outils de gestion de version tels que Git peuvent aider à suivre les modifications apportées aux codes, aux données et aux modèles.
Automatisation :
L'automatisation permet de simplifier les tâches répétitives et de réduire les erreurs manuelles. En matière de MLOPS, l'automatisation peut être utilisée pour entraîner, tester et déployer automatiquement les modèles de machine learning.
Intégration continue / Déploiement continu (CI/CD) :
L'intégration continue et le déploiement continu sont des pratiques de développement logiciel qui permettent aux équipes de livrer rapidement et efficacement des applications logicielles. En matière de MLOPS, l'utilisation de CI/CD permet d'assurer que les nouvelles versions de modèles sont déployées de manière transparente dans l'environnement de production. À cela on peut ajouter la CT (continuous Training)
Monitoring :
Le monitoring est essentiel pour comprendre le comportement des modèles de machine learning lorsqu'ils sont en production. Les outils de surveillance tels que Grafana et Prometeus peuvent aider à visualiser les données de surveillance en temps réel, tandis que les outils de journalisation tels que ELK Stack peuvent être utilisés pour stocker et analyser les logs. À cela s'ajoutent d’autres solutions et possibilités en utilisant des Vendors ou des solutions cloud pour faire du ML monitoring.
Gestion de la configuration :
La gestion de la configuration peut aider à garantir que les versions de modèles sont cohérentes entre les différents environnements de développement, de test et de production. Les outils de gestion de la configuration tels que Ansible et Terraform peuvent être utilisés pour automatiser la configuration des environnements de déploiement.
Infrastructure :
L'infrastructure est un élément clé de MLOPS. Les infrastructures doivent être gérées pour s'adapter aux exigences spécifiques des modèles de machine learning et optimiser leur performance. Les services Cloud tels que AWS, Microsoft Azure et Google Cloud offrent des plateformes pour le déploiement de modèles de machine learning.
Experiment Tracking (Suivi des expériences) :
Le suivi des expériences permet aux équipes de machine learning de documenter et de suivre les résultats de leurs expériences pour évaluer la performance des modèles et ajuster les paramètres en conséquence. Les outils de suivi des expériences tels que MLflow et Neptune.ai peuvent aider à faciliter cette pratique, tout en offrant des fonctionnalités pour visualiser et analyser les résultats.
Data Versioning (Gestion de version des données) :
La gestion de version des données est essentielle pour garantir la cohérence et la traçabilité des données utilisées pour entraîner les modèles de machine learning. Les outils de gestion de version des données tels que Pachyderm et DVC peuvent être utilisés pour stocker et gérer les données, tout en fournissant des fonctionnalités pour suivre les modifications et les versions.
Model Registry (Registre de modèles) :
Le registre de modèles est un référentiel centralisé pour stocker et gérer les modèles de machine learning qui ont été entraînés. Les outils de registre de modèles tels que MLflow et Kubeflow peuvent aider à gérer les versions, les métadonnées et les artefacts associés à chaque modèle.
Model Serving (Service de modèles) :
Les services de modèles sont des services d'infrastructure qui permettent de déployer des modèles de machine learning en production. Ces services peuvent prendre en charge différents types de charges de travail, tels que les requêtes en temps réel ou les batch processing. Les outils de déploiement de modèles tels que Tensorflow Serving et Seldon Core peuvent aider à faciliter cette pratique.
Artifact Tracking (Suivi des artefacts) :
Le suivi des artefacts est une pratique pour suivre les dépendances entre les différents artefacts utilisés dans le pipeline MLOPS, y compris les codes source, les données, les modèles et les packages. Les outils de suivi des artefacts tels que MLflow et Kubeflow peuvent aider à suivre ces relations et à simplifier la gestion des dépendances.
En résumé, les pratiques de MLOPS comprennent plusieurs composants importants pour gérer efficacement le cycle de vie des modèles de machine learning, notamment le suivi des expériences, la gestion de version des données, le registre de modèles, le service de modèles et le suivi des artefacts. En combinant ces composants avec les pratiques clés de MLOPS telles que la gestion de version, l'automatisation et l'intégration continue / déploiement continu, les équipes de développement peuvent améliorer l'évolutivité, la fiabilité et la reproductibilité des modèles de machine learning en production.
On peut retrouver plusieurs articles et livres sur le domaine du mlops, le problème qu’on peut rencontrer quand on s’attaque à ce sujet c’est les questions qu’on peut se poser. Dans la prochaine partie de l’article je vais essayer de répondre aux différentes questions qu’on peut se poser dans la réflexion autour du sujet du MLOPS.
Quand est-ce que j'ai vraiment besoin d'une approche MLOPS?
Les projets de machine learning deviennent plus complexes au fil du temps, car les modèles doivent être entraînés sur des quantités de données de plus en plus importantes. En outre, il existe des exigences pour rendre les modèles plus interprétables, reproductibles et évolutifs. Dans ce contexte, l'approche MLOPS peut aider à répondre à ces défis en introduisant des pratiques telles que l'automatisation, la gestion de la configuration et le contrôle de version des modèles. Donc je dirai si j’ai une équipe d’un seul data scientist avec un seul modèle qu’on utilise et qu’on modifie à chaque fois, j’ai pas forcément besoin de lancer tout un chantier MLOPS à ce stade. Par contre quelques concepts de base restent inévitables (code versioning, experiment tracking, etc.). Si je dois gérer plusieurs équipes, et donc plusieurs modèles et donc potentiellement des contextes différents, data différents, etc. avoir une approche MLOPS est fortement recommandée.
Comment choisir entre les solutions from scratch et les solutions déjà existantes?
Le choix entre les solutions from scratch et les solutions déjà existantes dépend de nombreux facteurs, tels que les ressources disponibles, les besoins de l'entreprise et les compétences techniques de votre équipe. Si vous avez des ressources limitées ou que vous manquez d'expertise technique pour construire une infrastructure complète, une solution déjà existante peut être la meilleure option. Cependant, si vous avez les compétences nécessaires, construire une solution from scratch peut vous donner plus de flexibilité et de contrôle sur votre infrastructure. Ça vous permet d’éviter ce qu’on appelle le Vendor Lock ou vous vous retrouvez potentiellement liés aux changements ou pas du Vendor. Des solutions opensource pourront aussi être très utiles. Une des solutions qui est en pleine croissance et que j’aime bien c’est la solution Zenml en open source. C’est une solution Agnostique (ne dépend d’aucune infra) pour résumé, avec Zenml vous n'avez qu’à écrire votre code métier en python et le reste est gérer par la plateforme. Vous aurez qu’à choisir la stack technique que vous souhaitez au moment du déploiement. Et donc vous avez la possibilité de changer de stack quand vous voulez.
Comment choisir entre les solutions Cloud pour le MLOPS?
Les fournisseurs de Cloud tels que AWS, Microsoft Azure et Google Cloud offrent des services pour gérer les tâches liées au MLOPS, tels que la gestion de version, l'automatisation, le suivi des expériences, le déploiement de modèles et la surveillance. Ces services peuvent aider les équipes de développement à réduire les coûts et à améliorer l'évolutivité en permettant aux entreprises de se concentrer sur leur domaine d'expertise plutôt que de construire une infrastructure complète.
Cependant, avant de choisir une solution Cloud pour MLOPS, il est important de tenir compte de plusieurs facteurs, tels que les besoins spécifiques de votre entreprise, les exigences de sécurité, la confidentialité des données et la conformité réglementaire.
Par exemple, si votre entreprise traite des données sensibles, vous devrez peut-être vérifier que le fournisseur de Cloud à des mesures de sécurité appropriées en place pour protéger ces données. De même, si votre entreprise opère dans un secteur réglementé tel que la santé ou les services financiers, vous devrez peut-être vérifier que le fournisseur de Cloud respecte les exigences réglementaires spécifiques.
En outre, le choix d'un fournisseur de Cloud peut également dépendre du contexte de votre entreprise. Par exemple, si votre entreprise a déjà investi dans une infrastructure sur site, il peut être plus judicieux de choisir une solution hybride qui utilise à la fois l'infrastructure sur site et la Cloud. Si votre entreprise a des compétences techniques spécifiques dans un certain domaine, il peut être plus judicieux de choisir un fournisseur de Cloud qui offre des services spécialisés dans ce domaine.
En résumé, le choix d'un fournisseur de Cloud pour MLOPS dépend des besoins et des exigences spécifiques de votre entreprise, ainsi que du contexte dans lequel elle évolue. Il est important de prendre en compte les considérations de sécurité, de confidentialité des données et de conformité réglementaire avant de choisir une solution Cloud, tout en gardant à l'esprit que la solution optimale peut varier en fonction du contexte de chaque entreprise.
Est-ce que je suis toujours obligé de suivre l'état de l'art en MLOPS, ou cela dépend de mon contexte?
Il est important de suivre l'état de l'art en MLOPS pour comprendre les dernières tendances et les meilleures pratiques en matière de développement, de déploiement et de maintenance de modèles de machine learning. Les nouvelles techniques et technologies émergent régulièrement dans ce domaine, ce qui peut améliorer la performance des modèles, réduire les coûts et améliorer l'efficacité.
Cependant, il est également important de prendre en compte les besoins spécifiques de votre entreprise et votre infrastructure existante pour mettre en œuvre des pratiques MLOPS efficaces. Toutes les innovations ne seront pas pertinentes pour votre contexte spécifique, et il peut être nécessaire de faire des compromis entre la qualité et la rentabilité.
En outre, le suivi de l'état de l'art en MLOPS peut également aider les entreprises à rester compétitives. Si une entreprise ne suit pas les tendances actuelles, elle risque de se faire distancer par ses concurrents qui utilisent des pratiques plus avancées.
Pour mettre en œuvre des pratiques MLOPS efficaces, il est donc important de trouver un équilibre entre le suivi de l'état de l'art et l'adaptation aux besoins spécifiques de votre entreprise. Cela peut nécessiter une évaluation continue des pratiques actuelles, ainsi que la recherche de nouvelles techniques et technologies pour améliorer la performance et la rentabilité.
En conclusion, suivre l'état de l'art en MLOPS est essentiel pour comprendre les dernières tendances et les meilleures pratiques en matière de développement, de déploiement et de maintenance de modèles de machine learning. Cependant, il est également important d'adapter ces pratiques à votre contexte spécifique pour assurer une mise en œuvre efficace qui répond aux besoins de votre entreprise.
En conclusion, l'approche MLOPS est cruciale pour permettre aux entreprises de déployer et de maintenir leurs modèles de manière fiable, rapide et efficace. En choisissant entre les solutions from scratch ou déjà existantes, en sélectionnant une solution Cloud appropriée et en suivant l'état de l'art dans le domaine, les entreprises peuvent réussir à développer leur expertise en MLOPS et tirer parti des avantages de l'apprentissage automatique pour améliorer leur performance commerciale.
