Intégration et déploiement continus (CI/CD)

Machine Learning de bout en bout

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

CI/CD dans le cycle de vie du ML

Phase de déploiement du cycle de vie du machine learning

Machine Learning de bout en bout

Principes CI/CD

Intégration continue (CI)

  • Fusions régulières vers le dépôt central
  • Tests automatiques fréquents pour détecter les bogues

Intégration continue représentée par un nuage qui se met à jour

Déploiement continu (CD)

  • Déploiement automatique des mises à jour en production
  • Souvent combiné avec la CI

Déploiement continu représenté par une fusée

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CI/CD en machine learning

La CI/CD est essentielle pour la prod/itération

  • Ex. : automatiser l’ajout de nouvelles données patients
  • Aide à éviter la dérive des données

 

CI/CD en ML :

  • Réentraîner régulièrement les modèles
  • Tester les performances
  • Déploiement automatisé, basé sur des règles
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CI/CD avec AWS Elastic Beanstalk

AWS Elastic Beanstalk (EB) :

  • Service entièrement géré pour déployer et mettre à l’échelle des applications et services
  • Installer EB
eb init


eb create heart_disease_env


eb deploy


eb open
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Alternatives à EB (1)

Azure Machine Learning :

  • Services de scoring en temps réel
  • Ressources de calcul gérées pour l’entraînement
  • Suivi des performances en production
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Alternatives à EB (2)

GCP App Engine :

  • Alternative proche d’AWS EB ou d’Azure Machine Learning
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Alternatives à EB (3)

Kubernetes :

  • Orchestrateur de conteneurs open source
  • Automatisation du déploiement, de la mise à l’échelle et de la gestion des applis conteneurisées
  • Compatible avec plusieurs grands clouds
  • Courbe d’apprentissage plus forte, mais plus de contrôle
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Alternatives à EB (4)

Bien d’autres encore !

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Passons à la pratique !

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