Feuille de route MLOps : le guide complet pour une carrière en MLOps

Ces dernières années, les opérations d’apprentissage automatique (MLOps) se sont imposées comme l’un des domaines les plus recherchés de la tech. Alors que les entreprises s’appuient de plus en plus sur des solutions basées sur les données, les professionnels MLOps sont très demandés pour déployer et opérer efficacement les modèles de machine learning.

Mais qu’est-ce que les MLOps au juste, et que faut-il pour devenir MLOps engineer ?

Dans ce guide, nous couvrons l’essentiel à connaître sur les MLOps et vous proposons une feuille de route complète pour lancer votre parcours dans ce domaine passionnant.

Qu’est-ce que les MLOps ?

Les MLOps, pour machine learning operations, désignent l’ensemble des pratiques et processus de déploiement, gestion et supervision des modèles de machine learning en production. Ils combinent des éléments de machine learning, d’ingénierie logicielle et d’opérations afin de créer un flux de travail fluide pour les projets ML.

L’objectif des MLOps est de réduire l’écart entre data scientists et équipes IT, pour garantir des déploiements rapides, fiables et à l’échelle. C’est un enjeu clé pour les entreprises qui souhaitent exploiter le potentiel de l’IA et du ML dans leurs opérations.

Composants clés des MLOps

Les MLOps regroupent plusieurs étapes et briques qui coopèrent pour mener à bien un projet de machine learning.

Elles incluent généralement :

• Préparation des données : acquisition, nettoyage et organisation des données pour l’entraînement des modèles ML.
• Entraînement des modèles : à cette étape, les data scientists conçoivent et affinent des modèles à l’aide d’algorithmes et de techniques comme l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
• Déploiement des modèles : une fois le modèle entraîné et testé, il est déployé en production pour générer des prédictions sur des flux de données réels.
• Supervision et maintenance : les MLOps couvrent également le suivi de la performance des modèles déployés, la détection d’incidents ou d’anomalies, et leur maintenance pour assurer une qualité de prédiction durable.

Vous souhaitez en savoir plus sur le déploiement de modèles mais ne savez pas par où commencer ? Notre cours MLOps Deployment and Life Cycling offre d’excellentes bases pour démarrer.

1. Construire des compétences fondamentales

Avant de plonger directement dans les MLOps, il est utile de consolider un socle solide en data science ainsi que des notions d’informatique.

Voici les compétences à acquérir :

Programmation Python

L’élégance et la simplicité de Python en font le langage de référence pour l’analyse de données et le machine learning. Ses bibliothèques et frameworks, tels que Pandas et Scikit-learn, facilitent des opérations complexes et les processus de ML, au cœur de nombreux travaux MLOps.

La maîtrise de Python est indispensable pour le déploiement MLOps. Il sert de socle pour automatiser les workflows et ingénier des modèles robustes.

Un MLOps engineer doit savoir utiliser Python pour s’intégrer à des APIs et des bases de données, conçoir des algorithmes efficaces et appliquer la programmations modulaire afin de bâtir des solutions ML scalables.

Voici une antisèche Python pour débuter :

Dans l’écosystème MLOps, Python s’étend aussi aux frameworks de mise à disposition de modèles comme TensorFlow Serving ou Flask, essentiels pour le déploiement en production.

Adopter ces outils suppose une excellente maîtrise de Python, car les spécialistes MLOps doivent non seulement créer, mais aussi superviser et mettre à jour efficacement les modèles tout au long de leur cycle de vie.

Pour bien démarrer, consultez notre parcours de compétences Machine Learning Fundamentals with Python.

Gestion des données

En MLOps, la gestion des données est un autre pilier fondamental. Elle garantit l’intégrité et la disponibilité des données, indispensables pour des décisions éclairées et des modèles fiables.

En tant que MLOps engineer, vous devez savoir organiser et stocker efficacement les données, généralement dans le cloud. Cela implique souvent de travailler avec différentes bases, SQL et NoSQL.

La gestion de volumes importants requiert également la maîtrise d’outils comme Apache Spark pour le traitement distribué. La connaissance des entrepôts de données et des processus ETL (Extract-Transform-Load) est aussi nécessaire pour traiter à l’échelle.

Concepts de machine learning

Vous aurez ensuite besoin d’une bonne compréhension des concepts fondamentaux du machine learning, comme l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.

La feature engineering et la sélection de variables sont aussi incontournables pour alimenter vos modèles avec les bons signaux, condition d’une performance optimale selon l’usage.

Lors de l’optimisation, vous devrez analyser le biais, la variance et leur compromis biais-variance.

Une compréhension approfondie garantit des modèles à la fois précis et généralisables à de nouvelles données, en évitant surapprentissage et sous-apprentissage.

Familiarisez-vous également avec les métriques d’évaluation des modèles, telles que :

• Accuracy
• Precision
• Recall
• F1-score
• Courbes ROC
• Area Under Curve (AUC)

Contrôle de version et pipelines CI/CD

Les systèmes de contrôle de version facilitent le bon fonctionnement des opérations lorsque vous exécutez plusieurs pipelines de modèles de machine learning.

Ils favorisent également la collaboration, en préservant la cohérence et l’intégrité du code et des itérations de modèles.

Pipeline CI/CD - source

L’usage d’outils comme Git est crucial pour gérer efficacement les bases de code.

L’intégration de l’intégration continue (CI) au contrôle de version aide à mettre en place des processus automatisés d’entraînement et de test, favorisant la détection précoce des problèmes et un développement robuste avant déploiement.

Orchestration

Autre compétence clé en MLOps : l’orchestration, c’est-à-dire la coordination et la gestion systématiques des workflows de machine learning.

Cela inclut :

1. Planification des workflows : définir des exécutions automatiques pour entraînement et évaluation à des intervalles prédéfinis.
2. Gestion des dépendances : garantir l’ordre d’exécution et le respect des dépendances de données pour maintenir l’intégrité du flux.
3. Allocation des ressources : automatiser la distribution des ressources de calcul selon les tâches pour optimiser efficacité et coûts.
4. Supervision et logging : mettre en place une surveillance continue du pipeline, avec collecte de métriques et de logs.
5. Gestion des erreurs et reprise : conçoir des workflows résilients, prévoyant des relances automatiques ou des solutions de repli.

Pour ces tâches, on utilise généralement des outils d’orchestration comme Kubernetes ou Apache Airflow.

Déploiement et supervision des modèles

Aucun projet MLOps n’est complet sans la capacité de déployer et de superviser les modèles.

Déployer un modèle, c’est le rendre disponible en production pour produire des prédictions en temps réel sur de nouvelles données.

Cela passe généralement par la création d’APIs ou de microservices, accessibles par les autres applications de l’organisation.

La supervision permet d’identifier des phénomènes comme le drift ou la dégradation des performances, et d’être alerté à temps pour une remédiation proactive.

La conteneurisation est une façon efficace d’assurer des déploiements fiables en MLOps, en fluidifiant développement et opérations.

Voici quelques bonnes pratiques de conteneurisation :

1. Définir les images de conteneur : commencez par créer une image légère, autonome et exécutable.
2. Gérer les conteneurs : utilisez des plateformes comme Docker et Kubernetes pour créer, déployer et administrer les conteneurs avec agilité.
3. Assurer la portabilité : encapsuler l’environnement d’exécution pour garantir la cohérence entre infrastructures.
4. Faciliter l’architecture microservices : segmenter les applications en services conteneurisés pour améliorer évolutivité et isolation des pannes.
5. Intégrer des pipelines CI/CD : automatiser le déploiement des applications conteneurisées pour des builds robustes et répétables.

DevOps

DevOps regroupe des pratiques qui allient développement logiciel et opérations IT, afin de raccourcir le cycle de développement et de livrer en continu avec un haut niveau de qualité.

Pour mettre en œuvre les MLOps, il faut articuler DevOps et workflows de machine learning : contrôle de version, méthodes agiles, etc.

Par ailleurs, une bonne connaissance des commandes Linux est essentielle pour gérer les infrastructures cloud où se déploient la plupart des projets MLOps.

Voici quelques pratiques à considérer :

• Automatisation et intégration : instaurer une culture où build, tests et mises en production se font rapidement, fréquemment et de manière fiable.
• Collaboration et communication : favoriser un environnement collaboratif pour aligner développeurs et équipes opérationnelles.
• Intégration et déploiement continus (CI/CD) : mettre en place des pipelines qui automatisent la chaîne, du commit à la production.
• Supervision et logging : surveiller en continu avec des pratiques de monitoring et de logging robustes pour anticiper et résoudre les problèmes.
• Métriques de performance : mesurer la performance applicative et de l’infrastructure pour assurer la satisfaction des utilisateurs.

Dans le contexte MLOps, les principes DevOps assurent que pipelines de données et modèles ML sont conçus, déployés et supervisés efficacement.

2. Acquérir de l’expérience pratique

Comme pour tout outil technique, l’étape suivante, c’est la pratique. Elle comprend deux volets : l’apprentissage d’outils individuels et la réalisation de projets concrets.

Apprendre les outils et plateformes MLOps

Pour naviguer dans un domaine MLOps aux multiples facettes, il faut maîtriser divers outils et plateformes qui rationalisent le cycle de vie du machine learning.

1. Data Version Control (DVC) – Gère jeux de données, modèles de ML et expériences avec des capacités de versioning.
2. MLflow – Facilite le cycle de vie ML, de l’expérimentation au déploiement. Voir le cours MLflow de DataCamp.
3. Kubeflow – Plateforme native Kubernetes pour déployer des workflows de ML à l’échelle.
4. TensorFlow Extended (TFX) – Plateforme de bout en bout pour orchestrer des pipelines de données TensorFlow.
5. Apache Airflow – Outil d’orchestration de workflows complexes et de pipelines de traitement de données.
6. Docker – Indispensable pour créer et partager des environnements conteneurisés, assurant la cohérence du dev à la prod.
7. Kubernetes – Système d’orchestration de conteneurs pour automatiser déploiement, mise à l’échelle et gestion.
8. Prometheus & Grafana - Pour superviser la performance des modèles et de l’infrastructure.

Pour une vue d’ensemble, consultez notre article sur les meilleurs outils MLOps.

Vous ne savez pas par où commencer ? Ce webinaire d’introduction pratique aux MLOps vous sera utile !

Projets pratiques

Montez votre propre environnement MLOps, travaillez sur des projets d’exemple et familiarisez-vous avec les outils présentés ici.

Vous pouvez aussi vous lancer le défi de créer un pipeline de machine learning de bout en bout sur une plateforme cloud comme Amazon Web Services ou Google Cloud Platform.

De nombreuses ressources en ligne proposent des scénarios réalistes pour pratiquer et affûter vos compétences MLOps, comme Kaggle et le parcours de compétences MLOps Fundamentals de DataCamp.

3. Certifications et programmes de formation

Une fois à l’aise avec les principes et outils MLOps, allez plus loin avec des certifications ou des programmes de formation.

Ces parcours offrent un apprentissage structuré, des mises en pratique et une validation de vos compétences auprès des employeurs.

Parmi les options populaires :

• Cours MLOps for Production de DataCamp : une formation complète pour appliquer les MLOps en production avec DVC, MLflow et Kubernetes.
• Certification TensorFlow : la certification TensorFlow atteste de votre capacité à construire et entraîner des modèles de deep learning.
• Microsoft Certified : Azure AI Engineer Associate : certification validant la conception et la mise en œuvre de solutions d’IA avec les outils et services Azure.

Si vous ne souhaitez pas encore vous engager sur une certification complète, un cours indépendant comme le cours MLOps Concepts de DataCamp est une excellente introduction.

4. Réseau professionnel et communauté

Le réseautage et l’ancrage dans la communauté sont essentiels, surtout dans un domaine aussi dynamique que les MLOps. Voici quelques façons de vous impliquer :

• Rejoindre des communautés en ligne : participez à des forums comme le r/MLOps de Reddit ou des Slack comme le Kubeflow Slack, pour échanger sur les tendances, poser des questions et partager des connaissances.
• Assister à des conférences : participez à des événements comme KubeCon + CloudNativeCon pour apprendre des experts, réseauter et rester à jour.
• Participer à des hackathons et challenges : testez vos compétences sur des concours centrés MLOps, rencontrez d’autres passionnés et, pourquoi pas, remportez des prix.

Avec un apprentissage continu et une participation active, vous resterez à la page et construirez un réseau solide pour soutenir votre progression de carrière.

Derniers conseils

Pour conclure, récapitulons :

• Les MLOps regroupent des bonnes pratiques et des outils qui rapprochent le développement logiciel (DevOps) et le machine learning pour fluidifier le cycle de vie ML.
• L’application des principes DevOps en MLOps garantit une collaboration efficace, l’automatisation, la supervision et l’optimisation des performances.
• Acquérir de l’expérience pratique passe par l’apprentissage d’outils et de plateformes MLOps, la réalisation de projets concrets et la recherche d’opportunités pour pratiquer et progresser.
• Les certifications et programmes de formation proposent un apprentissage structuré et la validation de vos compétences en MLOps.
• Le réseautage et la vie communautaire sont essentiels pour rester à jour, développer un réseau solide et faire avancer votre carrière en MLOps.

Dans ce domaine en plein essor, il y a toujours quelque chose de nouveau à explorer. Envie d’aller plus loin ? Lancez-vous avec notre cours MLOps Concepts dès aujourd’hui.