Activités MLOps : Un Guide des Meilleures Pratiques pour une Mise en Œuvre Efficace

Introduction

Le machine learning est important pour les entreprises. Il est crucial d’avoir de bonnes pratiques pour créer, utiliser et gérer les modèles de ML. Cet article abordera les bases de MLOps et les meilleures pratiques. Il couvrira également les activités clés, la sécurité du machine learning et les outils pour gérer les modèles de ML et les ensembles de données.

MLOps signifie “Opérations de Machine Learning” et se concentre sur le déploiement et la maintenance des modèles de machine learning en production de manière efficace.

Qu’est-ce que MLOps ?

MLOps est une pratique de collaboration et de communication entre les data scientists et les professionnels des opérations pour aider à gérer le cycle de vie des systèmes de machine learning en production. MLOps, comme DevOps pour le logiciel, vise à automatiser et à améliorer la qualité de la production ML, tout en tenant compte des besoins commerciaux et réglementaires. Une pratique MLOps robuste et réelle comprend quelques activités clés :

• Suivi et versionnement des modèles de ML, des données et des paramètres
• Emballage et déploiement des modèles de ML en production
• Surveillance des performances des modèles de ML et dérive des données
• Gouvernance et sécurisation de l’accès aux actifs et artefacts de ML

En adoptant les pratiques MLOps, les organisations peuvent rationaliser le cycle de vie du ML, augmenter la collaboration entre les équipes et, finalement, réaliser des déploiements de modèles plus rapides et plus fiables.

Activités Clés de MLOps

Examinons de plus près certaines des activités principales impliquées dans MLOps :

1. Développement & Expérimentation des Modèles

MLOps commence dans la phase de développement des modèles et d’expérimentation. Les data scientists travaillent dans des notebooks et des environnements de développement intégrés (IDE) pour prétraiter les données, sélectionner des algorithmes et entraîner des modèles. Les outils MLOps sont essentiels pour rationaliser le processus de développement du machine learning.

Ces outils aident les data scientists et les ingénieurs en machine learning à suivre les expériences, à enregistrer les informations sur les modèles et à préparer les modèles pour leur utilisation. Les outils MLOps facilitent la gestion de l’ensemble du processus de machine learning, y compris la préparation des données, l’entraînement des modèles et le déploiement.

Un outil populaire pour le développement des modèles est Jupyter Notebook, qui fournit un environnement interactif pour l’analyse et la visualisation des données. Les data scientists peuvent écrire et exécuter du code, visualiser les résultats et partager leur travail avec d’autres en utilisant Jupyter Notebook. AWS SageMaker est un outil qui aide les utilisateurs à créer, entraîner et utiliser des modèles de machine learning à grande échelle. Avec SageMaker, les équipes peuvent rapidement expérimenter différents algorithmes et frameworks, et déployer facilement des modèles en production.

Azure ML est un outil populaire pour créer, entraîner et lancer des modèles de machine learning. Il dispose de nombreuses fonctionnalités utiles. Avec Azure ML, les équipes peuvent collaborer sur des projets, suivre les expériences et automatiser les processus d’entraînement et de déploiement des modèles.

Les outils MLOps sont essentiels pour que les organisations créent et utilisent efficacement des modèles de machine learning. Quelques exemples de ces outils incluent Jupyter Notebook, AWS SageMaker et Azure ML. Ces outils jouent un rôle crucial dans la rationalisation du processus de machine learning. Ils aident les organisations à développer et à déployer des modèles de machine learning de manière efficace.

2. Emballage & Déploiement des Modèles

Une fois qu’un modèle est entraîné et validé, il doit être emballé et déployé dans un environnement de production. Les pratiques MLOps utilisent des pipelines CI/CD pour automatiser la construction, les tests et le déploiement des packages de modèles.

Le package de modèle inclut le modèle entraîné, les dépendances et les fichiers de configuration. Il s’agit d’un ensemble complet pour une utilisation facile. Le package est généralement fourni avec une API REST ou une interface pour que les utilisateurs puissent facilement partager des prédictions à partir du modèle.

MLflow, Kubeflow et Seldon Core sont des outils populaires dans la communauté du machine learning pour l’emballage et le déploiement des modèles. Ces outils aident à gérer, mettre à jour et déployer des modèles vers divers emplacements tels que le cloud ou les serveurs. Cela simplifie le processus global.

Ces outils aident les data scientists et les ingénieurs en machine learning à emballer leurs modèles plus efficacement pour une utilisation dans des applications de production. Cela facilite le déploiement du modèle. Cela garantit que les utilisateurs peuvent facilement accéder au modèle et l’échelonner pour faire des prédictions.

3. Surveillance & Observabilité du Modèle

Une fois le modèle en utilisation, MLOps s’assure que les performances du modèle et la qualité des données d’entrée sont surveillées régulièrement. Les outils de surveillance des modèles jouent un rôle crucial pour assurer la performance et la fiabilité continue des modèles de machine learning. Ces outils suivent comment le modèle prédit, si les données changent et si les données sont biaisées. En surveillant continuellement ces métriques, les organisations peuvent rapidement identifier tout problème qui pourrait survenir et prendre des mesures correctives pour maintenir l’efficacité du modèle.

En plus de surveiller les performances du modèle, il est également essentiel d’avoir une visibilité sur l’infrastructure sous-jacente soutenant le modèle. Cela implique de surveiller des aspects tels que la latence, le débit et les erreurs pour s’assurer que le modèle fonctionne bien. En ayant ce niveau d’observabilité, les organisations peuvent proactivement traiter tout problème potentiel avant qu’il n’affecte les performances du modèle.

Quelques outils de surveillance des modèles populaires que les organisations peuvent utiliser incluent Fiddler, Arthur AI et WhyLabs. Ces outils aident les organisations à surveiller et à gérer leurs modèles de machine learning pour s’assurer qu’ils fournissent des résultats précis et fiables de manière constante. En utilisant ces outils, les organisations peuvent maintenir leurs modèles performants et obtenir de meilleurs résultats pour leur entreprise.

4. Gouvernance & Sécurité des Modèles

Enfin, MLOps doit tenir compte de la gouvernance et de la sécurité des actifs de ML. Cela inclut les contrôles d’accès, les exigences de conformité et les pistes de vérification. Les modèles de ML et les ensembles de données contiennent des informations précieuses. Il est important de protéger ces données lors de leur stockage et de leur transfert.

Des méthodes de connexion sécurisées doivent être utilisées pour accéder à ces informations. De plus, il est important d’être vigilant et de surveiller les éventuels problèmes de sécurité qui peuvent survenir. Des outils comme Apache Atlas, Collibra et Privacera peuvent aider avec la gouvernance et la sécurité des modèles ML.

Sécurité du Machine Learning

La sécurité est une considération clé dans toute pratique MLOps. Les modèles de ML et les données peuvent être vulnérables à divers risques de sécurité, notamment :

• Les attaques de poisonnement des données, où un attaquant manipule les données d’entraînement pour compromettre les performances du modèle
• Les attaques d’extraction de modèle, où un attaquant vole le modèle via son API publique
• Les attaques adversariales, où un attaquant exploite les faiblesses du modèle avec des entrées malveillantes

Pour atténuer ces risques, il est essentiel de mettre en œuvre des pratiques de codage sécurisées, de chiffrer les données sensibles, de restreindre l’accès aux systèmes de ML et de surveiller en continu les anomalies de sécurité. Des techniques comme la confidentialité différentielle peuvent également aider à protéger les données en ajoutant du bruit statistique sans impacter significativement les performances du modèle. La réalisation régulière d’audits de sécurité et de tests de pénétration est également une bonne pratique.

Meilleures Pratiques MLOps

La mise en œuvre réussie des MLOps nécessite de suivre des pratiques éprouvées qui se sont avérées efficaces au sein des organisations. Ces meilleures pratiques MLOps aident les équipes à éviter les écueils courants tout en maximisant la valeur de leurs initiatives de machine learning :

Automatiser l’ensemble du pipeline ML, de la préparation des données au déploiement du modèle. Les processus manuels introduisent des erreurs et ralentissent la livraison. Utilisez des outils d’orchestration de pipeline comme Airflow, Kubeflow ou Prefect pour créer des workflows reproductibles qui s’exécutent de manière cohérente.

Versionner tout – pas seulement le code, mais aussi les données, les modèles, les hyperparamètres et les configurations d’environnement. Cette meilleure pratique MLOps garantit la reproductibilité et permet de revenir à des versions précédentes si nécessaire. Des outils comme DVC pour le versionnement des données et Git pour la gestion du code sont des composants essentiels des pratiques MLOps matures.

Mettre en œuvre l’intégration continue et la livraison continue (CI/CD) pour les modèles de ML. Cette pratique inclut les tests automatisés, la validation et le déploiement des modèles une fois qu’ils atteignent les seuils de qualité. Les pipelines CI/CD spécialement conçus pour le machine learning aident à maintenir la qualité des modèles tout en augmentant la fréquence des déploiements.

Exploitez des solutions tierces comme DataSunrise pour une gestion améliorée de la sécurité et de la conformité. Ces outils spécialisés s’intègrent à votre pile MLOps pour protéger les données d’entraînement sensibles, mettre en œuvre les contrôles d’accès et maintenir les pistes d’audit. Les fonctionnalités de sécurité complètes de DataSunrise aident les organisations à répondre aux exigences réglementaires tout en maintenant l’efficacité des MLOps.

Créer des boucles de rétroaction entre les performances du modèle et l’entraînement. L’une des pratiques MLOps les plus critiques est d’établir des mécanismes pour réentraîner les modèles automatiquement lorsque les performances se dégradent ou lorsque la dérive des données survient. Cette approche en boucle fermée garantit que les modèles restent précis et pertinents dans les environnements de production.

Documenter tout – des décisions d’architecture de modèle aux caractéristiques des ensembles de données. Une documentation approfondie facilite le partage des connaissances au sein des équipes et aide à résoudre les problèmes. La documentation doit être considérée comme une livraison clé dans tout workflow MLOps, et non comme une réflexion après coup.

Conseils pour la Gestion des Données de ML

Les données sont la base de tout système de ML, donc une gestion efficace des données est essentielle pour le succès des MLOps. Voici quelques conseils et meilleures pratiques :

• Établir un cadre de gouvernance des données avec des politiques claires pour la collecte, le stockage, l’accès et l’utilisation des données. Des outils comme Apache Atlas et Collibra peuvent aider.
• Utilisez le contrôle de version pour les données et établissez la traçabilité des données pour suivre l’évolution des ensembles de données au fil du temps. Git LFS et DVC fonctionnent bien pour le versionnement des grands ensembles de données.
• Mettre en œuvre des contrôles de validation des données pour assurer la qualité et l’intégrité des données. Great Expectations et Monte Carlo sont des outils de validation des données utiles.
• Utilisez des outils de catalogage de données pour faciliter la découverte et la compréhension des ensembles de données disponibles. Les options incluent Amundsen et Metacat.
• Être attentif à la sécurité et à la confidentialité des données. Chiffrez les données en transit et au repos, mettez en œuvre des contrôles d’accès sécurisés et anonymisez les données si nécessaire. Les outils tels que Privacera peuvent aider à gérer la sécurité des données.

Exemples de MLOps en Action

Examinons quelques exemples pour voir comment les organisations appliquent les pratiques MLOps :

1. Détection des Fraudes : Une société de services financiers a développé un modèle de ML pour détecter les transactions frauduleuses. Ils ont utilisé MLflow pour suivre les expériences de modèles, emballer le modèle final et le déployer en production. Fiddler surveille le modèle, suivant la précision au fil du temps et alertant en cas de dégradation des performances. Airflow orchestre les workflows, tandis que Kafka gère les flux de données en temps réel.

Résultat : MLOps permet à l’entreprise de déployer des modèles de détection des fraudes 5 fois plus rapidement, avec une réduction de 50 % des faux positifs. L’équipe peut réentraîner et redéployer les modèles en moins de 30 minutes lorsque des problèmes surviennent.

2. Maintenance Prédictive : Une entreprise manufacturière a développé des modèles de ML pour prédire les pannes d’équipement sur la chaîne de production. Ils ont utilisé Kubeflow Pipelines pour construire et déployer les modèles, avec des magasins de caractéristiques gérés dans Feast. Great Expectations valide les données d’entrée, avec des tâches Spark orchestrant les pipelines de données. La surveillance est effectuée à l’aide d’Arthur AI.

Résultat : En utilisant les pratiques MLOps, l’entreprise a augmenté la disponibilité de la production de 15 % en programmant proactivement la maintenance avant les pannes. De nouveaux modèles peuvent être développés et déployés en jours plutôt qu’en semaines.

Ces exemples montrent l’impact très réel que MLOps peut avoir sur les résultats financiers d’une organisation. La clé est d’adopter les bons outils et pratiques pour votre cas d’utilisation et votre environnement.

Conclusion

MLOps est une pratique puissante qui vise à apporter les principes de base de DevOps au machine learning. En se concentrant sur l’automatisation, la reproductibilité et la fiabilité, MLOps peut aider les organisations à atteindre une plus grande vitesse de modèle, des cycles de déploiement plus courts et des applications ML de meilleure qualité.

Cependant, pour réaliser ces avantages, il est nécessaire de mettre en œuvre des activités clés telles que le suivi, l’emballage, la surveillance et la gouvernance des modèles. Cela signifie également prêter une attention particulière aux risques de sécurité du ML et aux défis de gestion des données. Heureusement, un écosystème croissant de plates-formes et d’outils MLOps facilite plus que jamais la mise en pratique de ces pratiques.

Chez DataSunrise, nous proposons des outils conviviaux et flexibles pour la sécurité du stockage de données, le masquage et la conformité qui s’intègrent parfaitement dans toute pile technologique MLOps. Notre plateforme peut vous aider à protéger les données sensibles de ML et à répondre aux exigences de gouvernance sans sacrifier la productivité. Pour voir les outils DataSunrise en action, visitez notre site Web et planifiez une démonstration en ligne.