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Exploration du cycle de vie d’un produit à travers le prisme du MLOps

Par La rédaction, publié le 18 septembre 2024

Le MLOps rationalise et automatise le cycle de vie des modèles ML, en introduisant des pratiques de versionning, de surveillance et de déploiement continu. Cette approche méthodique permet de suivre l’évolution des performances des modèles, d’optimiser leur maintenance et de garantir une robustesse durable dans les environnements de production. Voici les 6 clés de sa mise en œuvre…

Par Julide Yilmaz Machine Learning OPS, Ippon Technologies

Dans l’univers en constante évolution de l’apprentissage automatique, la mise en production des modèles de machine learning (ML) représente une étape critique et complexe. Le Machine Learning Operations, ou MLOps, émerge comme une discipline essentielle qui systématise et optimise non seulement le déploiement initial des modèles, mais aussi leur gestion continue et leur maintenance à long terme. Cette approche intégrée vise à garantir que les modèles ML fonctionnent de manière fiable, efficace et évolutive dans des environnements de production dynamiques. Le marché mondial du MLOps devrait atteindre 5,4 milliards de dollars d’ici 2026, avec un TCAC (taux de croissance annuel composé) de 42,3% sur la période 2021-2026.

Le MLOps révolutionne la façon dont les entreprises déploient et mettent à jour leurs modèles de Machine Learning, offrant une agilité accrue pour répondre rapidement aux évolutions du marché et aux besoins des clients. En intégrant des processus de gouvernance et de validation rigoureux, il améliore la fiabilité et la prédictivité des modèles, assurant ainsi des décisions plus éclairées.

Voici les 6 étapes clés de sa mise en œuvre…

Etape #1 : Préliminaires à la mise en place d’une plateforme MLOps

Le processus MLOps commence par la collecte et la préparation des données, essentielles pour alimenter les modèles ML avec des informations de haute qualité. Cela inclut l’intégration de diverses sources de données, suivie de leur nettoyage, prétraitement et ingénierie pour répondre aux besoins spécifiques du problème à résoudre. Cette phase initiale, bien que gourmande en ressources, est cruciale pour éviter les erreurs et distorsions dans les insights.

Après cette phase initiale, le pipeline d’ingénierie des données transforme les données brutes en formats utilisables par les modèles ML, facilitant ainsi leur entraînement efficace. Les data scientists jouent un rôle central dans ce processus, sélectionnant et ajustant les algorithmes de machine learning et optimisant les hyperparamètres pour maximiser les performances prédictives des modèles. Ce développement et entraînement du modèle comprennent également du feature engineering, qui permet d’exploiter au mieux les informations disponibles, suivi d’évaluations rigoureuses pour s’assurer que le modèle répond aux objectifs fixés.

Enfin, pour soutenir l’intégration et la livraison continue dans le cadre du MLOps, l’automatisation du pipeline CI/CD est essentielle. Ce pipeline automatisé, qui couvre la mise à jour du code source, la compilation avec ses dépendances, l’exécution de tests automatisés et le déploiement en production, assure une transition fluide du développement à la mise en production, garantissant que le logiciel déployé est à jour, fonctionnel et performant.

Etape #2 : Le feature store

Le feature store est une plateforme centralisée qui standardise la définition, le stockage et l’accès aux caractéristiques (features) des modèles ML.

Il permet :

* La réutilisation des features : Il permet aux utilisateurs d’identifier et de réutiliser des ensembles de features existants, évitant ainsi la nécessité de redéfinir ou de recréer des features similaires pour chaque nouveau projet.

* L’uniformité : Le feature store aide à maintenir une uniformité à travers les différents modèles et applications.

* La distribution efficace des données : Il assure la diffusion des features les plus récentes, garantissant que toutes les applications et modèles utilisent les données les plus à jour pour leurs calculs.

* La cohérence entraînement/inférence : Le feature store sert de source unique de données lors des phases d’entraînement et d’inférence, assurant ainsi une cohérence entre les environnements de développement et de production.

* La facilitation des tests et entraînement continu : Les data scientists peuvent extraire des échantillons de données du feature store pour tester de nouvelles idées ou configurations sans affecter les systèmes en production.

Etape #3 : Le metastore ML

Le metastore ML centralise les métadonnées nécessaires pour une gestion efficace des workflows de machine learning. Il est essentiel pour la traçabilité, la reproductibilité et la comparaison des données et artefacts au fil du temps.

Ses principales fonctionnalités incluent :

* L’enregistrement des versions : Le metastore ML conserve les informations sur les versions des pipelines et des composants exécutés.

* Le suivi temporel : Il enregistre les dates et heures de début et de fin des exécutions, ainsi que la durée nécessaire pour accomplir chaque étape du pipeline.

* Les détails de l’exécution : Le metastore documenté qui a exécuté le pipeline et avec quels paramètres.

* La gestion des artefacts : Il stocke des pointeurs vers les artefacts produits par chaque étape du pipeline, tels que l’emplacement des données préparées, les résultats des validations et les statistiques calculées.

* Les références aux modèles : Le metastore peut conserver des références au modèle entraîné lors de sessions précédentes, ce qui facilite le rollback à des versions antérieures du modèle.

* La comparaison des performances : Il enregistre les métriques d’évaluation pour les modèles sur les ensembles d’entraînement et de test.

Etape #4 : Le trigger de pipeline ML

Le trigger est un mécanisme qui déclenche automatiquement une action spécifique dans le pipeline, comme le réentraînement d’un modèle, en fonction de certains critères ou conditions prédéfinis. Voici quelques exemples courants de situations qui peuvent activer un trigger dans un système de ML :

* À la demande : Le trigger manuel est activé par un utilisateur ou un processus qui exécute ponctuellement le pipeline de ML.

* Selon un programme : Ce type de trigger est basé sur une planification prédéfinie, où le pipeline est configuré pour se réexécuter à des intervalles réguliers (quotidiens, hebdomadaires, mensuels).

* En fonction de la disponibilité de nouvelles données : Le trigger lance le réentraînement du modèle lorsque de nouvelles données d’entraînement deviennent disponibles.

* En fonction de la dégradation des performances du modèle : Si une baisse significative des performances du modèle est détectée, par exemple par une diminution de la précision ou de la performance en production suite à un drift des données, un trigger peut automatiquement initier un réentraînement pour maintenir l’efficacité du modèle.

* En fonction de changements significatifs dans la distribution des données : Si des modifications importantes sont observées dans la distribution des données utilisées pour les prédictions, indiquant que le modèle pourrait devenir obsolète, un trigger peut être activé pour réentraîner le modèle sur de nouvelles données afin de corriger cette dérive et améliorer l’adaptabilité du modèle aux nouvelles conditions.

Etape #5 : Le registre de modèles

C’est un système centralisé pour gérer les versions des modèles de machine learning. Il est crucial pour le déploiement et la maintenance des modèles en production.

Ses fonctionnalités principales incluent :

* Versioning des modèles : Conservation de l’historique des versions pour faciliter le retour à des versions antérieures si nécessaire.

* Gestion du cycle de vie : Suivi complet du cycle de vie des modèles, de leur création à leur déploiement et retrait.

* Accès et permissions : Contrôle des accès aux modèles en fonction des rôles, garantissant que seules les personnes autorisées peuvent les modifier ou les déployer.

* Audits et conformité : Historique des modifications, déploiements et performances des modèles pour les audits internes et la conformité.

* Simplification du déploiement : Standardisation des processus de déploiement pour une mise en production plus fluide.

Etape #6 : Le monitoring

Le suivi rigoureux du projet MLOps est primordial pour garantir la performance, la stabilité et la fiabilité du modèle en production. Le monitoring englobe l’observation continue de la qualité, de la consistance et de la pertinence des données d’entrée, ainsi que le suivi de la performance du modèle ML lui-même, incluant sa stabilité numérique, son vieillissement et sa performance computationnelle. Si une anomalie est détectée, il est crucial de signaler ces changements et d’alerter les développeurs concernés, garantissant ainsi une intervention rapide pour maintenir l’efficacité du système.

Le MLOps représente une avancée significative dans la manière dont les entreprises déploient et gèrent les modèles de ML dans des environnements de production. En intégrant des principes tels que le versionning, l’automatisation, la reproductibilité, le testing, l’intégration continue, et le monitoring en temps réel, le ML Ops facilite non seulement le déploiement rapide et sécurisé de modèles ML, mais assure également leur performance et leur fiabilité sur le long terme. Cette approche méthodique favorise une collaboration efficace entre les data scientists, les ingénieurs ML et les équipes opérationnelles, accélérant l’innovation et renforçant l’alignement avec les objectifs commerciaux.

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