La récente démocratisation de la science des données et la multiplication des projets data et d’apprentissage automatique dans les entreprises ont mis en lumière le besoin grandissant de modèles, de processus et d’un système informatique dédiés au traitement et à l’analyse des données.
L’expression « Machine Learning » vient de l’anglais learn qui signifie « apprendre/l’apprentissage » et machine pour désigner les robots et logiciels. Il s’agit donc d’intelligence artificielle. Le MLOps, pour Machine Learning Operations, fait justement partie des processus apparus ces dernières années pour aider les entreprises à mener des projets data. Naturellement, beaucoup d’outils de réseaux de neurones et d’apprentissage artificiel sont apparus en parallèle pour pouvoir mettre en pratique les principes du MLOps sur le terrain.
Dans cet article, nous allons nous intéresser à ces outils de Data Science en mettant l’accent sur leurs fonctionnalités afin de vous aider à déployer les modèles de Machine Learning dans votre entreprise.
Qu’est-ce que le MLOps ou Machine Learning Operations ?
Commençons par la base : qu’est-ce que le Machine Learning Operations ?
MLOps est la contraction de ML (pour « machine learning ») et de Ops (pour « operations »).
Il s’agit d’un processus de travail global pour gérer l’ensemble du cycle de vie (développement, déploiement du code et suivi de l’application) de modèles de machine learning, ou apprentissage automatique. Le MLOps est composé de 3 niveaux :
- les bonnes pratiques et outils d’apprentissage techniques,
- une organisation des équipes et des processus adaptés,,
- un état d’esprit, guidé notamment par des principes Agile.
Nous parlions plus en détail dans cet article du MLOps. Si vous n’êtes pas très familier avec ce domaine de l’informatique et la science des données, nous vous conseillons également l’article écrit par le cabinet de conseil en stratégie Data Kynapse. Enfin, si vous souhaitez savoir quelle est la différence avec le DataOps, cet article pourra vous donner une réponse, mais ces deux processus de gestion de projets sont relativement similaires.
Le MLOps a donc un champ d’application très large, allant de la collecte des données à la gestion de vos modèles en passant par la création de pipelines automatisés pour le développement et le déploiement du code des applications votre entreprise.
Cela concerne potentiellement beaucoup d’outils ! Nous nous limiterons ici aux outils transversaux qui s’inscrivent dans ce souci de gestion du cycle de vie propre au Machine Learning Operations.
Quelles fonctionnalités attendre d’un outil d’apprentissage automatique ?
Lorsque vous cherchez l’outil adapté à un projet data, un bon point de départ est de savoir ce que vous en attendez.
Les principales fonctionnalités que l’on retrouvera dans les meilleurs logiciels et outils MLOps sont les suivantes :
- création de pipelines et versioning des données,
- orchestration, exécution et suivi de tâches (des tâches comme l’entraînement d’un modèle),
- gestion de notebooks,
- optimisation des hyperparamètres de vos modèles,
- stockage et déploiement de modèles ML,
- suivi et surveillance de vos modèles en production.
Cette liste n’est pas exhaustive. Peu d’outils se positionnent sur chacune de ces fonctionnalités et il est peu probable que vous ayez besoin de les utiliser toutes à la fois. Il est important de choisir un outil de machine learning adapté à vos besoins et à votre domaine et de ne pas se précipiter sur l’utilisation d’un outil sans analyse.
Les outils d’apprentissage automatique open source
Les logiciels open source sont un bon départ pour la recherche d’un outil adapté.
Pour le pipeline et le versioning des données, DVC et Pachyderm sont deux exemples d’outils répandus, le premier s’utilise en ligne de commandes, tandis que le second présente une interface graphique qui facilite son utilisation.
Kubeflow est probablement l’un des outils d’apprentissage automatique open source les plus complets et les plus populaires en MLOps. Il intègre de nombreuses fonctionnalités. À noter que Kubeflow est particulièrement adapté à TensorFlow, mais supporte aussi d’autres frameworks.
MLFlow est un autre outil populaire et assez complet. Il se concentre principalement sur la partie gestion et implémentation des modèles ainsi que sur l’automatisation et le tracking des expérimentations (tels les entraînements de nouveaux modèles).
Metaflow est développé par Netflix et s’adresse aux data scientists pour leur permettre de se concentrer sur le développement de modèles d’apprentissage automatique. Cet outil est adapté à ceux qui utilisent AWS comme solution cloud.
Enfin, vous pouvez aussi regarder du côté des solutions commerciales (dont fait partie Saagie) en fonction de votre besoin, surtout si vous souhaitez un accompagnement personnalisé.
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