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

Projet ML simple

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Projet ML avec résultats

Déploiement MLOps et cycle de vie

estimateur pur

Déploiement MLOps et cycle de vie

application ML

Déploiement MLOps et cycle de vie

règles d'affaires

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base de données

Déploiement MLOps et cycle de vie

interface graphique

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API

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modèle et appli ensemble

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modèle verrouillé

Déploiement MLOps et cycle de vie

séparation I

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prendre son envol

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chronologies séparées

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cycle de vie de l'appli

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cycle de vie du modèle

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nous sommes ici

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Un modèle, c'est…

PAS quelque chose d'abstrait ou de théorique

Un modèle, C'EST

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

 

  • Objet modèle + ressources de déploiement = forfait de déploiement du modèle
  • Mettre le modèle en production = déploiement

 

départ de la course du déploiement

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Surveillance du modèle

 

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

 

surveillance du modèle

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Mise hors service

 

mise hors tension

 

Raisons possibles

  • Meilleur modèle trouvé
  • Caractéristiques plus informatives créées
  • Le processus modélisé a changé, rendant le modèle actuel invalide

 

=> Remplacer l'ancien par le nouveau

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Archivage des modèles

  • Important dans les secteurs réglementés.

    Pourquoi votre modèle de risque de crédit a‑t‑il approuvé ce prêt en 2020 ?

 

  • Reproductibilité : capacité de recréer, recharger et utiliser une ancienne version d'un modèle
    • Exigence non triviale

 

archives de modèles

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Passons à la pratique !

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