Étapes du cycle de vie

Déploiement MLOps et cycle de vie

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

Cycles de vie en Machine Learning

 

  1. Cycle de vie d'un projet de Machine Learning
  2. Cycle de vie d'une application de Machine Learning
  3. Cycle de vie d'un modèle de Machine Learning
Déploiement MLOps et cycle de vie

ML project bare

Déploiement MLOps et cycle de vie

ML project with outcomes

Déploiement MLOps et cycle de vie

pure estimator

Déploiement MLOps et cycle de vie

ml application

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business rules

Déploiement MLOps et cycle de vie

database

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graphical user interface

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API

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model and app together

Déploiement MLOps et cycle de vie

locked in model

Déploiement MLOps et cycle de vie

separation I

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fly away

Déploiement MLOps et cycle de vie

separate timelines

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app life cycle

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model life cycle

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we are here

Déploiement MLOps et cycle de vie

Un modèle, c'est…

PAS quelque chose d'abstrait et/ou théorique

Un modèle EST

  • un modèle concret, entraîné
  • prêt à être utilisé
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Déploiement

 

  • Objet modèle + ressources de déploiement = package de déploiement
  • Mettre notre modèle en production = déploiement

 

deployment race start

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Surveillance du modèle

 

  • Le serveur du modèle fonctionne-t-il ?
  • Les entrées et sorties du modèle sont-elles conformes ?
  • Aussi appelé surveillance post-déploiement

 

model monitoring

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Mise hors service

 

power off

 

Raisons possibles

  • Meilleur modèle découvert
  • Caractéristiques plus informatives créées
  • Processus modélisé modifié, rendant le modèle actuel caduc

 

=> Remplacer l'ancien par le nouveau

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Archivage des modèles

  • Important dans les secteurs réglementés.

    Pourquoi votre modèle de risque crédit a-t-il validé ce prêt en 2020 ?

 

  • Reproductibilité : capacité à recréer, recharger et utiliser une ancienne version d'un modèle
    • Une exigence non triviale

 

model archive

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Passons à la pratique !

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