MLOps (Machine Learning Operations)

MLOps (Machine Learning Operations) est un processus de développement logiciel utilisé pour gérer le déploiement, la surveillance et la maintenance des modèles d'apprentissage automatique. Il rassemble les processus impliqués dans le développement et les opérations d'apprentissage automatique, tels que l'ingénierie des données, l'entraînement et le test des modèles, le déploiement des modèles et le contrôle des performances des modèles.

MLOps est une discipline relativement nouvelle qui combine les compétences de l'ingénierie logicielle, de l'ingénierie de l'apprentissage automatique et de DevOps. Elle fournit une plateforme unifiée permettant aux équipes de ML de mieux collaborer et de gérer efficacement le cycle de vie des modèles de ML. Cela inclut la création de pipelines de ML reproductibles, l'automatisation de l'orchestration des données, l'entraînement des modèles et le déploiement des modèles. Elle contribue également à rationaliser la gestion des modèles pour permettre aux développeurs d'identifier et de réagir rapidement à la dérive de la précision des modèles grâce à des redémarrages et des réentraînements automatisés des modèles.

MLOps fournit une plateforme sur laquelle les data scientists, les ingénieurs logiciels et les ingénieurs DevOps peuvent collaborer pour construire, déployer et surveiller des applications basées sur la ML. Les développeurs peuvent ensuite utiliser MLOps pour optimiser les pipelines de données, automatiser le recyclage des modèles et déployer rapidement de nouvelles versions de modèles en production. Cela aide les développeurs à réduire les délais de commercialisation des nouvelles applications de ML et facilite le déploiement et la maintenance des modèles tout en contrôlant les coûts.

MLOps va également de pair avec les pratiques d'intégration et de livraison continues (CI/CD) utilisées pour automatiser les flux de développement de logiciels et améliorer la qualité globale du système logiciel créé. Ainsi, les itérations d'un modèle donné peuvent être livrées plus rapidement et avec une plus grande précision, tout en veillant à ce qu'il reste prêt pour la production.

En bref, MLOps est une plateforme qui combine les éléments de l'ingénierie logicielle traditionnelle avec l'apprentissage automatique afin de déployer et de gérer les modèles de manière rentable et efficace. Elle aide les équipes de science des données et de développeurs à itérer rapidement sur les modèles, à automatiser le déploiement et la maintenance des modèles, et à fournir des modèles à la production avec une plus grande précision.