Introduction au MLOps

Le MLOps, ou opérations de Machine Learning, regroupe un ensemble de pratiques visant à gérer l'ensemble du cycle de vie des modèles de Machine Learning. Avec l'essor croissant des applications basées sur les données et la technologie, de plus en plus d'organisations se tournent vers le Machine Learning, qui permet non seulement le développement et le déploiement des modèles, mais également un contrôle et des mises à jour en continu.

Le MLOps rationalise le processus de mise en production des modèles de Machine Learning en connectant les activités de design, de compilation et de test du développement aux activités de déploiement, de maintenance et de surveillance des opérations, formant ainsi une boucle de rétroaction continue. Le MLOps constitue un processus collaboratif et plurifonctionnel, impliquant souvent des équipes de data scientists, d'ingénieurs et de professionnels de l'informatique.

Quelle est la différence entre MLOps et DevOps ? MLOps et DevOps rationalisent tous les deux le processus de passage du développement du logiciel à la production et impliquent une action conjointe des équipes de développement et d'exploitation. Toutefois, le MLOps se concentrent sur l'intégralité du cycle de vie des modèles de Machine Learning.

Importance du MLOps

Le MLOps facilite le processus complexe d'automatisation du cycle de Machine Learning. L'automatisation nécessite des étapes supplémentaires telles que la surveillance et l'évaluation de la performance du modèle, l'intégration des résultats de cette évaluation dans un modèle amélioré, et le redéploiement du nouveau modèle. Le MLOps offre des avantages significatifs dans la mise en production du Machine Learning, se traduisant par une réduction des erreurs, des transferts plus fluides entre les équipes, et une amélioration continue du système d'IA.

Le MLOps est particulièrement utile dans des domaines tels que :

Le MLOps avec MATLAB

Automatisez vos processus de MLOps grâce à MATLAB^® et Simulink^®.

• Création de modèles de Machine Learning – Utilisez des fonctions prédéfinies et des applications spécialisées pour sélectionner ou développer des fonctionnalités et créer des modèles de Machine Learning pour la classification, la régression et le clustering.

• Vous pouvez utiliser AutoML pour automatiser le design de modèles pour le MLOps. Pour le Deep Learning, vous pouvez obtenir des modèles pré-entraînés open source ou proposés par MATLAB.
• Simulation de systèmes d'IA – Intégrez des modèles de Machine Learning dans des systèmes d'IA en utilisant des blocs dédiés, par exemple un bloc de classification SVM ou un bloc de détection d'objets, et simulez des systèmes d'IA entiers avant de les déployer en production.
• Compilation et test avec une CI – Utilisez différentes plateformes d'intégration continue (CI), telles qu'Azure^® DevOps, Jenkins^® ou votre propre serveur de CI, pour exécuter le code MATLAB et simuler les systèmes Simulink. La CI permet de construire et de tester automatiquement votre code et vos systèmes, de collaborer entre les équipes et de détecter les problèmes d'intégration à un stade précoce du cycle de MLOps.
• Déploiement vers la production – Déployez des modèles de Machine Learning MATLAB vers MATLAB Production Server™ sans avoir à créer de nouveau code ni d'infrastructure personnalisée. Plusieurs utilisateurs peuvent ensuite accéder automatiquement à la dernière version des modèles MATLAB déployés.
• Surveillance du fonctionnement – Une fois que vos modèles de Machine Learning sont en production, vous pouvez surveiller leur performance et fournir un retour d'information. Par exemple, utilisez la détection de dérive pour comparer les données observées aux données d’apprentissage et déterminer si un nouvel apprentissage est nécessaire.