Comment les équipes MLOps opèrent avec succès

MLOps pour l’entreprise

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

Impact limité du machine learning (le passé)

Autrefois, les entreprises adoptaient une approche expérimentale du machine learning.

Parmi les problèmes :

  • Silos
  • Les modèles arrivaient rarement en production
  • Développement long
  • Aucune ou très peu d'automatisation
  • Manque de reproductibilité

Photo noir et blanc d'une personne devant un ordinateur des années 1980

MLOps pour l’entreprise

Comment les équipes MLOps opèrent avec succès

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Dans cette vidéo

  • Moins d'accent sur les technologies
  • Regard sur les pratiques DevOps qui réussissent
MLOps pour l’entreprise

Rappel : DevOps

Objectif de DevOps

  • Accroître la collaboration entre développeurs et opérateurs

Le développement concerne

  • Améliorer l'expérience utilisateur
  • Nouvelles exigences métiers

Les opérations visent

  • Stabilité et maintenabilité

DevOps

1 Kim et al. (2021). The DevOps handbook: How to create world-class agility, reliability, & security in technology organizations. IT Revolution.
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Pratiques DevOps courantes

  • Livraison continue
    • Mises en production fréquentes, petites et fiables
    • Ex. ajout constant de petites fonctionnalités (ou changements de code)
  • Automatisation des tests et des déploiements
  • Supervision, « roll-backs » facilités
  • Intégration continue

$$ Plan de sortie logicielle

1 Leite et al. (2019). A survey of DevOps concepts and challenges. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(6), 1-35.
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Gérer les échecs

Cercle DevOps $$ Un écran bleu

  • Boucles de rétroaction
    • Tests automatisés
    • Détecter tôt les défaillances
  • Si un problème survient
    • Analyses des causes racines
    • Post-mortems sans blâme
    • Apprentissage, partage des connaissances, amélioration
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Personnes et équipes

MLOps / DevOps repose sur la collaboration

  • Les entreprises organisent différemment leurs équipes

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Points communs

  • Autonomie
  • Incitations communes
  • Boucles de feedback et apprentissage
  • Confiance
  • Valorisation de la prise de risque

$$ Personnes qui collaborent

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Expérimentation

Visez la haute qualité par l'expérimentation

  • A/B testing (expériences aléatoires)
  • Injecter des pannes volontaires

$$ Un test en laboratoire

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Passons à la pratique !

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