Feuille de route MLOps : Un guide complet des carrières de MLOps

Ces dernières années, les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) ont émergé comme l'un des domaines les plus recherchés dans l'industrie technologique. Les entreprises s'appuyant de plus en plus sur des solutions basées sur les données, les professionnels du MLOps sont très demandés pour déployer et gérer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

Mais qu'est-ce que le MLOps exactement, et que faut-il pour devenir un ingénieur MLOps ?

Dans ce guide, nous aborderons tout ce que vous devez savoir sur les MLOps et vous fournirons une feuille de route complète pour démarrer votre voyage dans ce domaine passionnant.

Qu'est-ce que le MLOps ?

MLOps, également connu sous le nom d'opérations d'apprentissage automatique, fait référence aux pratiques et processus utilisés pour déployer, gérer et surveiller les modèles d'apprentissage automatique en production. Il combine des éléments de l'apprentissage automatique, du génie logiciel et des opérations afin de créer un flux de travail rationalisé pour les projets d'apprentissage automatique.

L'objectif de MLOps est de combler le fossé entre les scientifiques des données et les équipes informatiques, en veillant à ce que les modèles d'apprentissage automatique puissent être déployés rapidement, de manière fiable et à grande échelle. Ce point est crucial pour les entreprises qui cherchent à exploiter le potentiel de l'IA et de la ML dans leurs opérations.

Principaux éléments des MLOps

MLOps comprend plusieurs étapes et composants qui fonctionnent ensemble pour mener à bien un projet d'apprentissage automatique.

Il s'agit généralement des éléments suivants

• Préparation des données : Il s'agit d'acquérir, de nettoyer et d'organiser les données pour les utiliser dans la formation des modèles de ML.
• Modèle de formation : À ce stade, les data scientists développent et affinent les modèles de ML à l'aide d'algorithmes et de techniques tels que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.
• Déploiement du modèle : Une fois qu'un modèle est formé et testé, il doit être déployé en production, où il peut faire des prédictions sur des données en temps réel.
• Suivi et maintenance : MLOps implique également le suivi des performances des modèles déployés, la détection de tout problème ou anomalie et leur maintenance afin de s'assurer qu'ils continuent à produire des résultats exacts.

Vous voulez en savoir plus sur la manière de déployer des modèles et vous ne savez pas par où commencer ? Notre cours MLOps Deployment and Life Cycling constitue une bonne base pour vous aider à démarrer.

1. Renforcer les compétences de base

Avant de vous lancer directement dans le MLOps, vous devrez probablement acquérir une solide base de connaissances dans le domaine de la science des données ainsi que des connaissances informatiques.

Voici quelques compétences que vous devrez acquérir :

Programmation Python

L'élégance et la simplicité de Python en font le langage de prédilection pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique. Ses bibliothèques et frameworks, tels que Pandas et Scikit-learn, facilitent remarquablement les opérations complexes sur les données et les processus d'apprentissage automatique, ce qui sous-tend de nombreuses tâches de MLOps.

La maîtrise de Python est indispensable pour le déploiement de MLOps. Il sert de plateforme pour l'automatisation des flux de travail et l'élaboration de modèles ML robustes.

Un ingénieur MLOps doit savoir utiliser Python pour s'intégrer aux API et aux bases de données, concevoir des algorithmes efficaces et mettre en œuvre des principes de programmation modulaire pour construire des solutions d'apprentissage automatique évolutives.

Voici une fiche d'information de base sur Python pour ceux qui débutent dans cette langue :

Dans le paysage des MLOps, Python s'étend également au domaine des frameworks de service de modèle tels que TensorFlow Serving ou Flask, qui sont essentiels pour déployer des modèles dans des environnements de production.

L'adoption de tels outils exige une maîtrise approfondie de Python, car les professionnels du MLOps doivent non seulement créer, mais aussi surveiller et mettre à jour efficacement les modèles tout au long de leur cycle de vie opérationnel.

Pour un guide d'initiation à Python, consultez notre cursus Machine Learning Fundamentals with Python.

Gestion des données

La gestion des données est également un autre pilier fondamental des MLOps. Il garantit l'intégrité et la disponibilité des données essentielles à une prise de décision éclairée et à la fiabilité des modèles.

En tant qu'ingénieur MLOps, vous devez comprendre comment organiser et stocker efficacement les données, généralement dans un environnement cloud. Cela implique souvent de travailler avec différentes bases de données telles que SQL et NoSQL.

De plus, la gestion de grands ensembles de données nécessite la connaissance d'outils tels qu'Apache Spark pour le traitement des données distribuées. Une bonne connaissance de l'entreposage de données et des processus ETL (Extract-Transform-Load) est également nécessaire pour traiter les données à grande échelle.

Concepts de base de l'apprentissage automatique

Ensuite, vous devrez maîtriser tous les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.

Vous devrez également vous familiariser avec l'ingénierie et la sélection des caractéristiques afin de vous assurer que les bonnes données sont introduites dans vos modèles. Cela jouera un rôle important dans l'obtention des meilleures performances du modèle pour votre cas d'utilisation.

Lors de l'optimisation des modèles, vous devrez être capable d'examiner le biais, la variance et le compromis biais-variance.

Une compréhension approfondie garantit que les modèles sont à la fois précis et qu'ils se généralisent bien à de nouvelles données inédites, ce qui permet d'éviter les ajustements excessifs ou insuffisants.

En outre, vous devez également vous familiariser avec les mesures d'évaluation des modèles telles que :

• Précision
• Précision
• Rappel
• F1-score
• Courbes ROC
• Aire sous la courbe (AUC)

Contrôle de version et pipelines CI/CD

Les systèmes de contrôle des versions facilitent le bon déroulement des opérations lors de l'exécution de plusieurs pipelines de modèles d'apprentissage automatique.

Ils permettent également la collaboration au sein de l'équipe, en préservant la cohérence et l'intégrité du code et des itérations du modèle.

Pipeline CI/CD - source

L'utilisation d'outils tels que Git est également essentielle pour gérer efficacement les bases de code.

L'intégration de l'intégration continue (CI) avec le contrôle des versions permet également de mettre en place des processus automatisés de formation et de test des modèles. Cela favorise la détection précoce des problèmes et garantit un développement solide du modèle avant son déploiement.

Orchestration

L'orchestration est une autre compétence clé à acquérir dans le cadre de MLOps. L'orchestration dans MLOps fait référence à la coordination et à la gestion systématiques des flux de travail d'apprentissage automatique.

Il s'agit de

1. Planification des flux de travail : Établissez des programmes automatisés pour exécuter des tâches de formation et d'évaluation à des intervalles prédéterminés.
2. Gestion de la dépendance : Veillez à ce que toutes les tâches respectent la séquence des opérations et les dépendances des données afin de maintenir l'intégrité du flux de travail.
3. Allocation des ressources : Automatiser la répartition des ressources informatiques entre les différentes tâches afin d'optimiser l'efficacité et les coûts.
4. Surveillance et enregistrement : Mettre en œuvre une surveillance continue du pipeline d'orchestration, en enregistrant les mesures et les journaux du système.
5. Gestion des erreurs et récupération : Concevez des flux de travail pour gérer les échecs de manière gracieuse, avec des stratégies de tentatives automatiques ou de repli.

Pour mener à bien ces tâches, on utilise généralement des outils d'orchestration tels que Kubernetes ou Apache Airflow.

Déploiement et suivi du modèle

Ensuite, aucun projet MLOps n'est complet sans la possibilité de déployer et de contrôler les modèles.

Déployer un modèle signifie le rendre disponible dans un environnement de production où il peut faire des prédictions en temps réel sur de nouvelles données.

Cela implique généralement la création d'API ou de microservices, qui sont accessibles de manière productive par d'autres applications au sein d'une organisation.

Les modèles de surveillance permettent d'identifier les problèmes tels que les dérives ou la dégradation des performances, en fournissant des alertes en temps utile pour un débogage proactif.

La conteneurisation est un moyen de s'assurer que les modèles sont bien déployés dans les MLOps, en rationalisant à la fois le développement et les opérations.

Pour une bonne conteneurisation, voici quelques bonnes pratiques :

1. Définir les images des conteneurs : Commencez par créer une image de conteneur, qui est un logiciel léger, autonome et exécutable.
2. Gérer les conteneurs : Utilisez des plateformes comme Docker et Kubernetes pour créer, déployer et gérer des conteneurs avec facilité et agilité.
3. Assurer la portabilité : Les conteneurs encapsulent l'environnement d'exécution, ce qui garantit la cohérence entre les différentes infrastructures.
4. Faciliter l'architecture des microservices : Mettre en œuvre des microservices pour améliorer l'évolutivité et l'isolation des pannes en segmentant les applications en services plus petits et conteneurisés.
5. Intégrer les pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) : Automatisez le processus de déploiement des applications conteneurisées, en garantissant des constructions robustes et reproductibles.

DevOps

DevOps est un ensemble de pratiques qui combinent le développement de logiciels et les opérations informatiques, dans le but de raccourcir le cycle de vie du développement du système et d'assurer une livraison continue avec une qualité logicielle élevée.

Pour mettre en œuvre MLOps, vous devrez créer une synergie entre DevOps et les flux de travail d'apprentissage automatique. Cela signifie qu'il faut utiliser les meilleures pratiques de développement telles que les systèmes de contrôle de version et les méthodologies agiles.

En outre, avoir une solide compréhension des commandes Linux est crucial pour gérer l'infrastructure basée sur le cloud, où la plupart des projets MLOps sont déployés.

Voici quelques exemples de pratiques à envisager

• Automatiser et intégrer : Instaurer une culture dans laquelle la création, le test et la diffusion de logiciels peuvent se faire rapidement, fréquemment et de manière fiable.
• Collaboration et communication : Favoriser un environnement de collaboration est essentiel pour aligner les développeurs et les équipes d'exploitation.
• Intégration continue/déploiement continu (CI/CD) : Mettre en place des pipelines qui automatisent le processus de mise en production des logiciels, de la validation du code à la production.
• Surveillance et enregistrement : Gardez constamment un œil sur le système grâce à de solides pratiques de surveillance et de journalisation afin de repérer et de résoudre les problèmes de manière préventive.
• Mesures de performance : Mesurer les performances des applications et de l'infrastructure pour garantir la satisfaction des clients.

Dans le contexte MLOps, les principes DevOps garantissent que les pipelines de données et les modèles d'apprentissage automatique sont développés, déployés et contrôlés efficacement.

2. Acquérir une expérience pratique

Comme pour l'apprentissage de tout outil technique, l'étape suivante consiste à s'exercer. Il y aura deux étapes : l'apprentissage des outils individuels et le travail sur des projets pratiques.

Apprendre les outils et les plateformes MLOps

Pour naviguer dans le domaine à multiples facettes des MLOps, il faut maîtriser divers outils et plateformes conçus pour rationaliser le cycle de vie de l'apprentissage automatique.

1. Contrôle de version des données (DVC ) - Gère les ensembles de données, les modèles d'apprentissage automatique et les expériences à l'aide de capacités de contrôle de version.
2. MLflow - Facilite le cycle de vie de la ML, y compris l'expérimentation, la reproductibilité et le déploiement. En savoir plus sur le cours MLflow de DataCamp.
3. Kubeflow - Une plateforme native Kubernetes pour déployer des workflows d'apprentissage automatique évolutifs.
4. TensorFlow Extended (TFX ) - Une plateforme de bout en bout qui orchestre les pipelines de données TensorFlow.
5. Apache Airflow - Un outil pour orchestrer des flux de travail informatiques complexes et des pipelines de traitement de données.
6. Docker - Essentiel pour créer et partager des environnements conteneurisés, assurant la cohérence entre les systèmes de développement et de production.
7. Kubernetes - Système d'orchestration de conteneurs permettant d'automatiser le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion des applications.
8. Prometheus & Grafana - Pour surveiller la performance des modèles et de l'infrastructure.

Pour un guide complet, lisez notre article sur les meilleurs outils MLOps pour une meilleure compréhension.

Si vous ne savez pas par où commencer, ce guide du webinaire sur les MLOps vous sera utile !

Projets pratiques

Essayez de mettre en place votre propre environnement MLOps, de travailler sur quelques exemples de projets et de vous familiariser avec les outils que vous avez découverts ici.

Vous pouvez également vous mettre au défi de construire un pipeline d'apprentissage automatique complexe de bout en bout sur une plateforme cloud comme Amazon Web Services ou Google Cloud Platform.

De plus, il existe de nombreuses ressources en ligne qui fournissent des scénarios du monde réel pour pratiquer et perfectionner vos compétences MLOps, comme Kaggle et le parcours de compétences MLOps Fundamentals de DataCamp.

3. Programmes de certification et de formation

Une fois que vous vous sentez à l'aise avec les principes fondamentaux et les outils du MLOps, vous pouvez aller plus loin en suivant des programmes de certification ou de formation.

Ces programmes offrent un apprentissage structuré, une expérience pratique et une validation de vos compétences auprès d'employeurs potentiels.

Parmi les options les plus courantes, citons

• Le cours MLOps for Production de DataCamp : Ce cours offre une formation complète sur la mise en œuvre des pratiques MLOps dans un environnement de production en utilisant des outils tels que DVC, MLflow et Kubernetes.
• Certification TensorFlow : La certification TensorFlow démontre la maîtrise de l'application de TensorFlow pour construire et entraîner des modèles d'apprentissage profond.
• Certifié par Microsoft : Ingénieur Azure AI associé : Cette certification valide la capacité à concevoir et à mettre en œuvre des solutions d'intelligence artificielle (IA) à l'aide des outils et services Microsoft Azure.

Si vous n'êtes pas prêt à vous engager dans une certification complète, un cours autonome comme le cours MLOps Concepts de DataCamp constituera une bonne introduction.

4. Réseau et communauté de l'industrie

La constitution de réseaux et de communautés est cruciale dans tout domaine, en particulier dans un domaine aussi dynamique et évolutif que celui des MLOps. Voici quelques moyens de s'impliquer dans le secteur :

• Rejoignez des communautés en ligne : Rejoignez des forums comme r/MLOps sur Reddit ou des canaux Slack comme Kubeflow Slack, qui offrent une plateforme pour discuter des dernières tendances, poser des questions et partager des connaissances.
• Participez à des conférences : Participez à des événements industriels tels que KubeCon+ CloudNativeCon pour apprendre des experts de l'industrie, nouer des contacts avec des personnes partageant les mêmes idées et vous tenir au courant des dernières avancées.
• Participez à des hackathons et à des défis : Participez à des hackathons et à des défis de codage axés sur les MLOps pour tester vos compétences, nouer des contacts avec d'autres participants et éventuellement gagner des prix.

Grâce à la formation continue et à la participation active à la communauté MLOps, vous pouvez rester informé et construire un réseau solide pour soutenir la croissance de votre carrière.

Réflexions finales

Pour conclure, jetons un coup d'œil sur ce que nous avons couvert :

• MLOps est un ensemble de bonnes pratiques et d'outils qui réunissent le développement de logiciels (DevOps) et l'apprentissage automatique pour rationaliser le cycle de vie ML.
• La mise en œuvre des principes DevOps dans MLOps garantit une collaboration, une automatisation, une surveillance et une optimisation des performances efficaces.
• L'acquisition d'une expérience pratique passe par l'apprentissage de divers outils et plates-formes MLOps, la réalisation de projets concrets et la recherche d'opportunités de pratique et de croissance.
• Les programmes de certification et de formation offrent un apprentissage structuré et une validation des compétences en matière de MLOps.
• Le réseautage et l'implication dans la communauté sont essentiels pour se tenir au courant, construire un réseau solide et faire progresser sa carrière dans le domaine du MLOps.

Dans ce domaine passionnant et en pleine expansion, il y a toujours quelque chose de nouveau à apprendre et à explorer. Vous souhaitez en savoir plus ? Pour commencer à apprendre dès aujourd'hui, suivez notre cours MLOps Concepts.