Plateformes MLOps

Les plateformes MLOps, ou plateformes d'apprentissage automatique et d'exploitation, sont des systèmes logiciels et des services qui permettent le développement et le déploiement de bout en bout de modèles d'apprentissage automatique. MLOps se concentre sur la rationalisation du développement, de la formation et du déploiement des modèles, ainsi que sur la gestion de l'infrastructure qui exécute les modèles et fournit leurs résultats.

Une plateforme MLOps se compose généralement de plusieurs éléments, notamment un environnement de développement de modèles et de formation, une plateforme de mise à l'échelle pour la formation à grande échelle, une plateforme de gestion automatisée des modèles et un environnement de déploiement.

Le développement de modèles et la formation sont généralement réalisés à l'aide d'une combinaison d'IDE, de systèmes de contrôle de version, de plateformes basées sur le cloud et d'ensembles d'outils. Les utilisateurs peuvent coder, déboguer, optimiser et même automatiser le développement des modèles. Ces outils permettent de tester, de former, d'améliorer et de déployer les modèles de manière incrémentale.

La plateforme de mise à l'échelle permet aux utilisateurs de gérer et d'exécuter la formation des modèles à grande échelle. Des centres de données dotés de ressources informatiques à haute performance sont mis à disposition pour l'entraînement à grande échelle, des ensembles de données extrêmement volumineux et une plus grande précision.

Une plateforme MLOps comprend aussi souvent une plateforme de gestion automatisée des modèles. Cette plateforme permet de suivre et de contrôler les modèles tout au long de leur cycle de développement. Elle peut aider les équipes à suivre la qualité de leurs modèles, à signaler tout problème pouvant survenir en cours de route et à faciliter le partage des modèles entre les parties prenantes.

Enfin, une plateforme MLOps comprend un environnement de déploiement pour déployer, gérer et surveiller les modèles en production. Cet environnement combine généralement une plateforme d'orchestration pour définir le pipeline d'exécution des modèles et une solution de déploiement basée sur le cloud et/ou sur site pour déployer les modèles.

Les plateformes MLOps sont conçues pour simplifier le processus de développement, de mise à l'échelle, de gestion et de déploiement des modèles, depuis le développement initial jusqu'à l'utilisation en production. Elles peuvent offrir des avantages tels que l'accélération des cycles de développement, la réduction des obstacles à l'évolutivité et même l'augmentation de la robustesse des performances d'un modèle. C'est pourquoi les plateformes MLOps sont de plus en plus populaires et constituent un élément essentiel du flux de travail moderne de l'apprentissage automatique.