Composants MLOps

Déploiement MLOps et cycle de vie

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

Concepts

 

GÉNÉRIQUE (développement logiciel)

  • Workflows
  • Pipelines
  • Artéfacts

 

SPÉCIFIQUE AU ML

  • Registre de modèles
  • Feature store
  • Métastore
Déploiement MLOps et cycle de vie

devops uniquement

Déploiement MLOps et cycle de vie

devops avec mlops

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workflow générique

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exécution du workflow

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exécution manuelle

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exécution automatique

Déploiement MLOps et cycle de vie

semi-automatique

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avant scripting

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étapes scriptées

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définition de pipeline

Déploiement MLOps et cycle de vie

artéfacts

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Artifact_%28software_development%29
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artéfacts - définition

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Artifact_%28software_development%29
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début du cycle

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artéfacts à déployer

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d'abord le construire

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un pour le modèle

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un pour l'app

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Pipeline de build de l'app

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Pipeline de build ML : code seul

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Pipeline ML - vide

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données brutes

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données prétraitées

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feature store

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exécution du pipeline

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exécution du pipeline 2

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modèle entraîné

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construction des métadonnées

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registre de modèles

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magasin de métadonnées

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pipelines de déploiement

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partir du build

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déployer sur le serveur

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supervision

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architecture MLOps de haut niveau

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Passons à la pratique !

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