CI/CD/CT/CM en MLOps entièrement automatisé

MLOps entièrement automatisé

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

DevOps

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Schéma représentant la méthodologie DevOps : combinaison de deux cycles, Dev et Ops.

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CI/CD en DevOps

Schéma d'un pipeline CI/CD typique en DevOps.

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Schéma représentant la méthodologie MLOps : combinaison de trois cycles, ML, Dev et Ops.

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Enjeux du ML – Monde changeant

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Monde en changement continu

Un monde où des mesures tournent en continu.

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Surveillance continue (CM)

Un système de surveillance qui suit en continu un monde changeant.

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Enjeux du ML – Baisse de performance

Modèles qui se dégradent en continu

Courbe montrant que la performance des modèles de ML diminue constamment en production.

Entraînement continu (CT)

Schéma d'un système réentraîné en continu.

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CI/CD/CT/CM en MLOps

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Un pipeline CI/CD montrant les étapes d'un flux de travail MLOps.

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CI/CD/CT/CM en MLOps

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Un pipeline CI/CD/CT montrant les étapes d'un flux de travail MLOps.

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CI/CD/CT/CM en MLOps

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Un pipeline CI/CD/CT/CM montrant les étapes d'un flux MLOps typique.

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Figure avec la légende : « Système MLOps entièrement automatisé ».

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MLOps entièrement automatisé – Automatisation d'abord

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Une flèche avec la légende : « Automatisation d'abord ». La flèche pointe vers une boîte : « Système MLOps entièrement automatisé ».

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MLOps entièrement automatisé – Modèle d'intervention automatisée

Suite de la figure précédente. En plus, une nouvelle flèche avec la légende : « Automatiser – surveiller – intervention en cas d'incident » pointe aussi vers la boîte : « Système MLOps entièrement automatisé ».

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MLOps entièrement automatisé – CI/CD/CT/CM

Suite de la figure précédente. En plus, une nouvelle flèche avec la légende : « CI/CD/CT/CM » pointe aussi vers la boîte : « Système MLOps entièrement automatisé ».

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Schéma montrant que pour réaliser un système MLOps entièrement automatisé, il faut : automatisation d'abord, modèle automatiser–surveiller–intervention, et CI/CD/CT/CM.

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Passons à la pratique !

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