Automatisation complète et pratiques exemplaires en MLOps

MLOps entièrement automatisé

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

Cycle de vie MLOps

Image du cycle de vie MLOps. Trois cercles reliés : Conception, Développement, Déploiement.

Niveaux de maturité en MLOps

Les niveaux de maturité incluent :

Flux ML manuel
Flux ML semi‑automatisé
Flux ML entièrement automatisé

Flux ML manuel – Expérimentation ad hoc

Image illustrant la livraison manuelle des modèles du développement à la production via un processus manuel.

Flux ML semi‑automatisé

Image de données alimentant un pipeline d'expériences orchestré.

Flux ML semi‑automatisé

L'image précédente est étendue : ajout de code poussé vers un dépôt source et d'un magasin de caractéristiques alimentant le système.

Flux ML semi‑automatisé

L'image précédente est étendue avec un composant de déploiement. Celui‑ci déploie des pipelines ML automatisés dans l'architecture. De plus, un magasin de métadonnées ML reçoit les métadonnées générées par le pipeline automatisé.

Flux ML semi‑automatisé

L'architecture précédente est étendue. Les modèles produits par le pipeline automatisé sont maintenant poussés vers un registre de modèles, qui livre à son tour les modèles à un module de service de modèles. Ce module est relié à un service de prédiction dans l'architecture.

Flux ML semi‑automatisé

Le service de prédiction de l'architecture est connecté à un composant de surveillance de performance, lui‑même relié à un déclencheur automatisé. Ce déclencheur peut lancer le pipeline automatisé.

Flux ML entièrement automatisé

Vue d'ensemble de haut niveau de l'architecture de référence MLOps entièrement automatisée.

Automatisation du cycle de vie ML – Conception

Tableau illustrant que les activités de la phase de conception et de planification ne sont pas automatisables.

Bonnes pratiques :

Appliquer des processus reproductibles
Rédiger une documentation détaillée

Automatisation du cycle de vie ML – Développement

Tableau illustrant que les activités de la phase de développement ne sont pas toutes automatisables.

Bonnes pratiques :

Garder en tête que nous développons un logiciel
Utiliser la gestion de versions
Utiliser des outils d'orchestration

Automatisation du cycle de vie ML – Exploitation

Tableau illustrant que les activités de la phase d'exploitation sont majoritairement automatisables.

Utiliser :

Tests automatisés
CI/CD/CT/CM

Passons à la pratique !

MLOps entièrement automatisé