Services MLOps : création de modèles de A à Z

Voici l'ensemble des processus, procédures et composants qui font partie des solutions MLOps de Dysnix :

• Préparation des données, analyse exploratoire des données et développement de fonctionnalités. Nous analysons et planifions la création et la formation des futurs modèles, y compris toutes les fonctionnalités que nous voulons développer et entraîner.
• Entraîner, modifier, gérer et analyser le modèle. Il s'agit d'une étape de développement d'un modèle de machine learning. Nous le déployons et le servons dans l'environnement évolutif le plus adapté qui prend en charge le CI/CD et d'autres outils de maintenance efficaces.
• Automatisation de la reconversion et de l'optimisation. Nous analysons certains aspects des performances du modèle et le retravaillons si nécessaire.

Un bon exemple de MLOps repose sur trois piliers : les data scientists, les data engineers et le travail d'équipe DevOps. Chaque partie possède un ensemble unique d'outils MLOps et de processus à exécuter. Ainsi, le MLOps nécessite que l'équipe soit étroitement intégrée et interconnectée pour créer des modèles qui fonctionnent efficacement. L'exemple de l'application de services mLOps de Dysnix était un cas de création et de déploiement d'un modèle capable de reconnaître les instruments chirurgicaux sur une table à l'aide de la vision par ordinateur pour Explorer Surgical.

La façon la plus simple de comprendre le MLOps est de l'imaginer comme une classe de robots de maternelle qui doit apprendre à faire leur travail. Et tous ces ingénieurs des données, scientifiques, spécialistes du DevOps et de l'IA sont des enseignants qui réunissent tous les groupes de robots nouveau-nés et les élèvent jusqu'à ce qu'ils atteignent leur maturité. Est-ce que cela l'explique mieux ?

La meilleure application des MLOps consiste à simplifier le processus de création de modèles de machine learning en utilisant une vaste expérience DevOps et des boîtes à outils. En commençant par la configuration de l'environnement et en terminant par le bon fonctionnement des opérations de déploiement et des mises à jour, MLOps combiné devient un modèle de développement de modèles de machine learning beaucoup plus efficace que tout autre modèle.

Le meilleur choix pour le projet MLOps est la bonne sélection de l'équipe. Avec des rôles équilibrés et des responsabilités réparties, chaque participant au processus saura ce qui doit être fait et l'exécutera sans se soucier des autres parties du projet. Lorsque vous travaillez avec une équipe comme Dysnix, vos experts obtiennent des partenaires fiables qui étudient en profondeur le contexte et mettent toute leur expertise au service du projet.

En quelques mots, pour déployer des modèles de machine learning, vous devez d'abord les préparer et les entraîner. À cette fin, vous devez préparer l'environnement de formation avec toutes les connexions de l'environnement de production. Après les tests, le réglage, la vérification Q/A et d'autres préparatifs, vous considérez que votre modèle ML est prêt à être déployé. Vous préparez un environnement de production et vous l'y lancez.

La formation des modèles ML est un ensemble de procédures manuelles et automatisées qui doivent décrire, définir l'architecture, configurer et vérifier le modèle, et prédéfinir la manière dont il se développe et peut être mis à jour. Pour produire des modèles de machine learning à l'aide des outils MLOps, vous devez clarifier les objectifs de leur travail, la meilleure architecture pour eux, les caractéristiques des environnements dans lesquels ils peuvent être lancés et les performances de tous les processus vitaux du modèle lui-même.