Activités MLOps : meilleures pratiques à mettre en œuvre

Introduction

Le machine learning est important pour les entreprises. Il est crucial d’avoir de bonnes pratiques pour créer, utiliser et gérer des modèles de ML. Cet article discutera des bases des MLOps et des meilleures pratiques. Il couvrira également les activités clés, la sécurité du machine learning et les outils pour gérer les modèles ML et les ensembles de données.

MLOps signifie “Operations de Machine Learning” et se concentre sur le déploiement et la maintenance des modèles de machine learning en production de manière efficace.

Qu’est-ce que les MLOps ?

Les MLOps sont une pratique de collaboration et de communication entre les data scientists et les professionnels des opérations pour aider à gérer le cycle de vie du système de machine learning en production. Les MLOps, comme les DevOps pour les logiciels, visent à automatiser et améliorer la qualité de la production ML, tout en tenant compte des besoins commerciaux et réglementaires. Une pratique MLOps robuste du monde réel inclut quelques activités clés :

• Suivi et gestion des versions des modèles ML, des données et des paramètres
• Emballage et déploiement des modèles ML en production
• Surveillance de la performance du modèle ML et de la dérive des données
• Gouvernance et sécurisation de l’accès aux actifs et artefacts ML

En adoptant les pratiques MLOps, les organisations peuvent rationaliser le cycle de vie ML, augmenter la collaboration entre les équipes, et finalement atteindre des déploiements de modèles plus rapides et plus fiables.

Activités clés des MLOps

Examinons de plus près certaines des activités centrales impliquées dans les MLOps :

1. Développement et expérimentation des modèles

Les MLOps commencent dans la phase de développement des modèles et d’expérimentation. Les data scientists travaillent dans des notebooks et des EDI pour prétraiter les données, sélectionner des algorithmes et entraîner des modèles. Les outils MLOps sont essentiels pour rationaliser le processus de développement de machine learning.

Ces outils aident les data scientists et les ingénieurs en machine learning à suivre les expériences, enregistrer les informations sur les modèles et préparer les modèles pour leur utilisation. Les outils MLOps facilitent la gestion de l’ensemble du processus de machine learning, y compris la préparation des données, l’entraînement des modèles et le déploiement.

Un outil populaire pour le développement des modèles est Jupyter Notebook, qui fournit un environnement interactif pour l’analyse et la visualisation des données. Les data scientists peuvent écrire et exécuter du code, voir les résultats et partager leur travail avec d’autres en utilisant Jupyter Notebook. AWS SageMaker est un outil qui aide les utilisateurs à créer, entraîner et utiliser des modèles de machine learning à grande échelle. Avec SageMaker, les équipes peuvent expérimenter rapidement différents algorithmes et frameworks, et déployer facilement des modèles en production.

Azure ML est un outil populaire pour créer, entraîner et lancer des modèles de machine learning. Il propose de nombreuses fonctionnalités utiles. Avec Azure ML, les équipes peuvent collaborer sur des projets, suivre des expériences et automatiser les processus de formation et de déploiement des modèles.

Les outils MLOps sont essentiels pour les organisations souhaitant créer et utiliser des modèles de machine learning de manière efficace. Parmi ces outils, on peut citer Jupyter Notebook, AWS SageMaker et Azure ML. Ces outils jouent un rôle crucial dans la rationalisation du processus de machine learning. Ils aident les organisations à développer et déployer des modèles de machine learning de manière efficace.

2. Emballage et déploiement des modèles

Une fois qu’un modèle est formé et validé, il doit être emballé et déployé dans un environnement de production. Les pratiques MLOps utilisent des pipelines CI/CD pour automatiser la construction, les tests et le déploiement des packages de modèles.

Le package du modèle inclut le modèle formé, les dépendances et les fichiers de configuration. Il s’agit d’un ensemble complet pour une utilisation facile. Le package est généralement accompagné d’une API REST ou d’une interface pour que les utilisateurs puissent facilement partager les prédictions du modèle.

MLflow, Kubeflow et Seldon Core sont des outils populaires dans la communauté du machine learning pour l’emballage et le déploiement des modèles. Ces outils aident à gérer, mettre à jour et déployer les modèles à divers endroits tels que le cloud ou les serveurs. Cela simplifie le processus global.

Ces outils aident les data scientists et les ingénieurs en machine learning à emballer leurs modèles de manière plus efficace pour une utilisation dans des applications de production. Cela facilite le déploiement du modèle. Cela garantit que les utilisateurs peuvent facilement accéder au modèle et l’agrandir pour faire des prédictions.

3. Surveillance et observabilité des modèles

Une fois le modèle en service, les MLOps veillent à ce que la performance du modèle et la qualité des données d’entrée soient surveillées régulièrement. Les outils de surveillance des modèles jouent un rôle crucial pour garantir la performance et la fiabilité continues des modèles de machine learning. Ces outils suivent les performances d’un modèle, les changements de données et les biais. En surveillant continuellement ces métriques, les organisations peuvent rapidement identifier les problèmes éventuels et prendre des mesures correctives pour maintenir l’efficacité du modèle.

En plus de surveiller les performances du modèle, il est également essentiel d’avoir une visibilité sur l’infrastructure sous-jacente qui soutient le modèle. Cela implique de surveiller des aspects comme la latence, le débit et les erreurs pour s’assurer que le modèle fonctionne bien. En ayant ce niveau d’observabilité, les organisations peuvent aborder de manière proactive les éventuels problèmes avant qu’ils n’impactent les performances du modèle.

Quelques outils de surveillance de modèles populaires que les organisations peuvent utiliser incluent Fiddler, Arthur AI et WhyLabs. Ces outils aident les organisations à surveiller et gérer leurs modèles de machine learning pour garantir qu’ils fournissent des résultats précis et fiables de manière continue. En utilisant ces outils, les organisations peuvent maintenir leurs modèles performants et obtenir de meilleurs résultats pour leur entreprise.

4. Gouvernance et sécurité des modèles

Enfin, les MLOps doivent tenir compte de la gouvernance et de la sécurité des actifs ML. Cela inclut les contrôles d’accès, les exigences de conformité et les pistes d’audit. Les modèles ML et les ensembles de données contiennent des informations précieuses. Il est important de protéger ces données lors de leur stockage et de leur transfert.

Des méthodes de connexion sécurisées doivent être utilisées pour accéder à ces informations. En outre, il est important de rester vigilant et de surveiller toute problématique de sécurité qui pourrait survenir. Les outils comme Apache Atlas, Collibra et Privacera peuvent aider à la gouvernance et à la sécurité des ML.

Sécurité du machine learning

La sécurité est une considération clé dans toute pratique MLOps. Les modèles de ML et les données peuvent être vulnérables à divers risques de sécurité, notamment :

• Les attaques par empoisonnement de données, où un attaquant manipule les données de formation pour compromettre les performances du modèle
• Les attaques d’extraction de modèle, où un attaquant vole le modèle via son API publique
• Les attaques adversariales, où un attaquant exploite les faiblesses du modèle avec des entrées malveillantes

Pour atténuer ces risques, il est essentiel de mettre en place des pratiques de codage sécurisé, crypter les données sensibles, restreindre l’accès aux systèmes ML et surveiller continuellement les anomalies de sécurité. Des techniques comme la confidentialité différentielle peuvent également aider à protéger les données en ajoutant du bruit statistique sans affecter significativement les performances du modèle. Il est également préférable de réaliser régulièrement des audits de sécurité et des tests de pénétration.

Conseils pour gérer les données ML

Les données sont la base de tout système de ML, donc une gestion efficace des données est essentielle pour le succès des MLOps. Voici quelques conseils et meilleures pratiques :

• Établir un cadre de gouvernance des données avec des politiques claires pour la collecte, le stockage, l’accès et l’utilisation des données. Des outils comme Apache Atlas et Collibra peuvent aider.
• Utiliser le contrôle de version pour les données et établir la traçabilité des données pour suivre l’évolution des ensembles de données au fil du temps. Git LFS et DVC fonctionnent bien pour la gestion des versions des grands ensembles de données.
• Mettre en place des vérifications de validation des données pour garantir la qualité et l’intégrité des données. Great Expectations et Monte Carlo sont des outils de validation des données utiles.
• Utiliser des outils de catalogage des données pour faciliter la découverte et la compréhension des ensembles de données disponibles. Parmi les options disponibles, on trouve Amundsen et Metacat.
• Veiller à la sécurité et à la confidentialité des données. Crypter les données en transit et au repos, mettre en place des contrôles d’accès sécurisés et anonymiser les données lorsque cela est approprié. Des outils comme Privacera peuvent aider à gérer la sécurité des données.

Exemples de MLOps en action

Voyons quelques exemples de la façon dont les organisations appliquent les pratiques MLOps :

1. Détection de fraude Une entreprise de services financiers a construit un modèle ML pour détecter les transactions frauduleuses. Ils ont utilisé MLflow pour suivre les expériences de modèle, emballer le modèle final, et le déployer en production. Fiddler surveille le modèle, en suivant la précision au fil du temps et en alertant si les performances se dégradent. Airflow orchestre les workflows, tandis que Kafka gère les flux de données en temps réel.

Résultat : Les MLOps aident l’entreprise à déployer des modèles de détection de fraude 5 fois plus rapidement, avec une réduction de 50 % des faux positifs. L’équipe peut réentraîner et redéployer les modèles en moins de 30 minutes en cas de problèmes.

2. Maintenance prédictive Une entreprise manufacturière a développé des modèles ML pour prédire les pannes d’équipements sur la chaîne de production. Ils ont utilisé Kubeflow Pipelines pour construire et déployer les modèles, avec des magasins de fonctionnalités gérés dans Feast. Great Expectations valide les données d’entrée, avec des tâches Spark orchestrant les pipelines de données. La surveillance est réalisée avec Arthur AI.

Résultat : En utilisant les pratiques MLOps, l’entreprise a augmenté la disponibilité de la production de 15 % en programmant préventivement la maintenance avant que les pannes ne surviennent. Les nouveaux modèles peuvent être développés et déployés en quelques jours plutôt qu’en semaines.

Ces exemples montrent l’impact très réel que les MLOps peuvent avoir sur les résultats d’une organisation. La clé est d’adopter les bons outils et pratiques pour votre cas d’utilisation et votre environnement.

Conclusion

Les MLOps sont une pratique puissante qui vise à apporter les principes fondamentaux des DevOps au machine learning. En mettant l’accent sur l’automatisation, la reproductibilité et la fiabilité, les MLOps peuvent aider les organisations à atteindre une plus grande vélocité des modèles, des cycles de déploiement plus courts et des applications ML de meilleure qualité globale.

Mais pour réaliser ces avantages, il faut mettre en œuvre des activités clés comme le suivi, l’emballage, la surveillance et la gouvernance des modèles. Cela signifie également prêter une attention particulière aux risques de sécurité des ML et aux défis de gestion des données. Heureusement, un écosystème croissant de plateformes et d’outils MLOps facilite la mise en œuvre de ces pratiques.

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