Intégration et déploiement continus (CI/CD)

Apprentissage Machine de bout en bout

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

CI/CD dans le cycle de vie ML

Phase de déploiement du cycle de vie de Machine Learning

Apprentissage Machine de bout en bout

Principes CI/CD

Intégration continue (CI)

  • Fusion régulière dans le dépôt central
  • Souvent avec tests automatisés pour repérer les bogues

Intégration continue représentée par un nuage en mise 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

CI/CD : essentiel pour la production et l'itération

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

 

CI/CD en ML :

  • Réentraîner les modèles régulièrement
  • Tester la performance
  • 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 des services
  • Installer EB
eb init


eb create heart_disease_env


eb deploy


eb open
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Solutions de rechange à EB (1)

Azure Machine Learning :

  • Services d'évaluation en temps réel
  • Ressources de calcul gérées pour l'entraînement
  • Suivi de performance en production
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Solutions de rechange à EB (2)

GCP App Engine :

  • Solution similaire à AWS EB ou Azure Machine Learning
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Solutions de rechange à EB (3)

Kubernetes :

  • Système libre d'orchestration de conteneurs
  • Automatise le déploiement, l'évolutivité et la gestion des applications conteneurisées
  • Compatible avec plusieurs grandes plateformes infonuagiques
  • Courbe d'apprentissage plus raide, mais plus de contrôle
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Solutions de rechange à EB (4)

Et bien d'autres !

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Passons à la pratique !

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