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De nombreuses entreprises souhaitent aujourd’hui intégrer l’IA dans leur flux de travail, notamment en affinant de grands modèles de langage et en les déployant en production. En raison de cette demande, l’ingénierie MLOps est devenue de plus en plus importante. Plutôt que d'embaucher uniquement des data scientists ou des ingénieurs en apprentissage automatique, les entreprises recherchent des personnes capables d'automatiser et de rationaliser le processus de formation, d'évaluation, de versionnage, de déploiement et de surveillance des modèles dans le cloud.

Dans ce guide du débutant, nous nous concentrerons sur les sept étapes essentielles pour maîtriser l'ingénierie MLOps, notamment la configuration de l'environnement, le suivi et la gestion des versions des expériences, l'orchestration, l'intégration continue/livraison continue (CI/CD), la diffusion et le déploiement de modèles, ainsi que la surveillance des modèles. . Dans la dernière étape, nous créerons un pipeline d'apprentissage automatique de bout en bout entièrement automatisé à l'aide de divers outils MLOps.

Afin de former et d'évaluer des modèles d'apprentissage automatique, vous devrez d'abord configurer un environnement local et cloud. Cela implique la conteneurisation des pipelines, des modèles et des frameworks d'apprentissage automatique à l'aide de Docker. Après cela, vous apprendrez à utiliser Kubernetes pour automatiser le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion de ces applications conteneurisées. 

À la fin de la première étape, vous vous familiariserez avec la plateforme Cloud de votre choix (telle qu'AWS, Google Cloud ou Azure) et apprendrez à utiliser Terraform pour l'infrastructure sous forme de code pour automatiser la configuration de votre infrastructure cloud. 

Remarque: Il est essentiel que vous ayez une compréhension de base de Docker, Git et une familiarité avec les outils de ligne de commande. Cependant, si vous avez une formation en génie logiciel, vous pourrez peut-être ignorer cette partie.

Vous apprendrez à utiliser MLflow pour le suivi des expériences d'apprentissage automatique, DVC pour la gestion des versions de modèles et de données et Git pour la gestion des versions de code. MLflow peut être utilisé pour la journalisation des paramètres, les fichiers de sortie, la gestion des modèles et le serveur. 

Ces pratiques sont essentielles pour maintenir un flux de travail de ML bien documenté, vérifiable et évolutif, contribuant ainsi au succès et à l'efficacité des projets de ML.

Jetez un coup d'œil au 7 meilleurs outils pour le suivi des expériences d'apprentissage automatique et choisissez celui qui convient le mieux à votre flux de travail. 

Dans la troisième étape, vous apprendrez à utiliser des outils d'orchestration tels qu'Apache Airflow ou Prefect pour automatiser et planifier les workflows ML. Le flux de travail comprend le prétraitement des données, la formation des modèles, l'évaluation, etc., garantissant un pipeline transparent et efficace depuis les données jusqu'au déploiement.

Ces outils rendent chaque étape du flux ML modulaire et réutilisable dans différents projets afin de gagner du temps et de réduire les erreurs.

Renseignez-vous sur 5 alternatives de flux d'air pour l'orchestration des données qui sont conviviaux et dotés de fonctionnalités modernes. Consultez également le Parfait pour les flux de travail d'apprentissage automatique tutoriel pour créer et exécuter votre premier pipeline ML. 

Intégrez les pratiques d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) dans vos flux de travail ML. Des outils tels que Jenkins, GitLab CI et GitHub Actions peuvent automatiser les tests et le déploiement des modèles ML, garantissant ainsi que les modifications sont déployées de manière efficace et sûre. Vous apprendrez à intégrer des tests automatisés de vos données, de votre modèle et de votre code pour détecter rapidement les problèmes et maintenir des normes de qualité élevées.

Découvrez comment automatiser la formation, l'évaluation, la gestion des versions et le déploiement de modèles à l'aide des actions GitHub en suivant les instructions Guide du débutant sur CI/CD pour l'apprentissage automatique.

La diffusion de modèles est un aspect essentiel de l’utilisation efficace des modèles d’apprentissage automatique dans les environnements de production. En utilisant des frameworks de diffusion de modèles tels que BentoML, Kubeflow, Ray Serve ou TFServing, vous pouvez déployer efficacement vos modèles sous forme de microservices, les rendant accessibles et évolutifs sur plusieurs applications et services. Ces frameworks offrent un moyen transparent de tester l'inférence de modèle localement et offrent des fonctionnalités vous permettant de déployer des modèles en production de manière sécurisée et efficace.

En savoir plus sur Top 7 des outils de déploiement et de service de modèles qui sont utilisés par les plus grandes entreprises pour simplifier et automatiser le processus de déploiement de modèles. 

Dans la sixième étape, vous apprendrez comment mettre en œuvre une surveillance pour suivre les performances de votre modèle et détecter tout changement dans vos données au fil du temps. Vous pouvez utiliser des outils comme Evidently, Fiddler ou même écrire du code personnalisé pour une surveillance et des alertes en temps réel. En utilisant un cadre de surveillance, vous pouvez créer un pipeline d'apprentissage automatique entièrement automatisé dans lequel toute diminution significative des performances du modèle déclenchera le pipeline CI/CD. Cela entraînera un recyclage du modèle sur le dernier ensemble de données et éventuellement le déploiement du dernier modèle en production.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les outils importants utilisés pour créer, maintenir et exécuter le flux de travail ML de bout en bout, vous devriez consulter la liste des Les 25 meilleurs outils MLOps que vous devez connaître en 2024.

Dans la dernière étape de ce cours, vous aurez l'opportunité de construire un projet d'apprentissage automatique de bout en bout en utilisant tout ce que vous avez appris jusqu'à présent. Ce projet comprendra les étapes suivantes :

1. Sélectionnez un ensemble de données qui vous intéresse.
2. Entraînez un modèle sur l'ensemble de données choisi et suivez vos expériences.
3. Créez un pipeline de formation de modèles et automatisez-le à l'aide de GitHub Actions.
4. Déployez le modèle par lots, par service Web ou en streaming.
5. Surveillez les performances de votre modèle et suivez les meilleures pratiques.

Ajouter la page à vos favoris : 10 référentiels GitHub pour maîtriser MLOps. Utilisez-le pour découvrir les derniers outils, guides, didacticiels, projets et cours gratuits pour tout savoir sur MLOps.

Vous pouvez vous inscrire à un Ingénierie MLOps cours qui couvre les sept étapes en détail et vous aide à acquérir l'expérience nécessaire pour former, suivre, déployer et surveiller des modèles d'apprentissage automatique en production. 

Dans ce guide, nous avons découvert les sept étapes nécessaires pour devenir un ingénieur expert MLOps. Nous avons découvert les outils, les concepts et les processus requis par les ingénieurs pour automatiser et rationaliser le processus de formation, d'évaluation, de versionnage, de déploiement et de surveillance des modèles dans le cloud.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un professionnel certifié en data scientist qui adore créer des modèles d'apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et rédige des blogs techniques sur les technologies d'apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d'une maîtrise en gestion technologique et d'un baccalauréat en ingénierie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d’IA utilisant un réseau neuronal graphique pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.

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• La source: https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-mlops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-steps-to-mastering-mlops