Meilleurs outils de déploiement de modèles d'apprentissage automatique en 2026

Le parcours d'un modèle d'apprentissage automatique, de sa phase de formation à son utilisation effective dans des applications du monde réel, est crucial. C'est là que le service et le déploiement de modèles entrent en jeu, transformant les modèles théoriques en outils pratiques susceptibles d'améliorer nos vies et notre travail. Cependant, la mise en production d'un modèle n'est pas simple. Cela implique des défis tels que s'assurer que le modèle fonctionne de manière fiable lorsqu'il est utilisé par de vrais utilisateurs, qu'il peut gérer le nombre de demandes qu'il reçoit et qu'il s'intègre bien aux autres technologies utilisées par l'entreprise.

Il est essentiel de choisir les bons outils de déploiement de modèles. Cela peut faciliter ces tâches, aider vos modèles à fonctionner plus efficacement et économiser du temps et de l'argent. Ce guide vous expliquera ce que vous devez savoir à propos de ces outils. Nous verrons pourquoi la diffusion et le déploiement de modèles sont si importants, quelles sont les options qui s'offrent à vous et comment choisir celles qui répondent le mieux à vos besoins.

Nous aborderons des outils spécialisés conçus pour certains types de modèles, tels que TensorFlow Extended (TFX) Serving, ainsi que des options plus flexibles pouvant fonctionner avec n'importe quel modèle, telles que BentoML et Seldon Core.

Notre objectif est de vous donner une idée claire des outils disponibles pour le service et le déploiement de modèles. Cela vous aidera à prendre des décisions éclairées, que vous soyez un data scientist souhaitant voir vos modèles en action ou un chef d'entreprise souhaitant tirer parti de l'apprentissage automatique.

Nous verrons ensuite ce que signifient réellement le service et le déploiement de modèles et pourquoi ils sont si essentiels pour tirer le meilleur parti de l'apprentissage automatique dans des applications pratiques.

Mise à disposition et déploiement de modèles : bases

Définition du service et du déploiement de modèles

Modèle au service et le déploiement est le processus qui consiste à intégrer votre modèle d'apprentissage automatique dans un environnement de production, où il peut commencer à effectuer le travail pour lequel il a été formé. Imaginez qu'il s'agit de déplacer votre modèle de son terrain d'entraînement vers le monde réel où il interagit avec les utilisateurs, les logiciels ou d'autres systèmes. Cela implique deux étapes principales :

1. Modèle au service : Il s'agit de rendre votre modèle entraîné disponible pour faire des prédictions. Cela nécessite la configuration d'un serveur capable de saisir des données (comme une image ou un texte), de les exécuter dans le modèle et de renvoyer une prédiction.
2. Déploiement : Cela va au-delà de l'intégration du modèle dans l'environnement de production existant. Cela signifie que le modèle peut fonctionner correctement au sein d'une application ou d'un système plus vaste, ce qui nécessite souvent la mise en place de flux de travail d'automatisation, de surveillance et de maintenance.

Rôle dans la prise de conscience de la valeur de l'apprentissage automatique

L'objectif ultime de l'apprentissage automatique est d'utiliser les données pour faire des prédictions ou prendre des décisions utiles dans le monde réel. La diffusion et le déploiement de modèles sont essentiels car, sans ces étapes, un modèle ne reste qu'un morceau de code sophistiqué installé dans l'ordinateur d'un data scientist. Ce n'est qu'en déployant un modèle que les entreprises et les particuliers peuvent exploiter ses capacités pour améliorer les services, automatiser les tâches ou améliorer les processus de prise de décision.

Cette phase garantit que le temps et les ressources investis dans le développement de modèles d'apprentissage automatique se traduisent par des applications pratiques, qu'il s'agisse de recommander des produits aux clients, de détecter des transactions frauduleuses ou d'alimenter des chatbots. Essentiellement, le service et le déploiement de modèles permettent de tirer parti de la valeur réelle de l'apprentissage automatique en transformant les informations basées sur les données en résultats exploitables.

Comprendre ces concepts et leur importance constitue la première étape pour aborder efficacement les complexités liées à la mise en production de modèles d'apprentissage automatique, ouvrant ainsi la voie à une analyse approfondie des outils et des techniques qui rendent cela possible.

Choisir les bons outils de déploiement de modèles

La sélection des outils appropriés pour la diffusion et le déploiement de modèles est une décision cruciale qui peut avoir un impact significatif sur l'efficacité et l'efficience de vos opérations d'apprentissage automatique. Le paysage des outils disponibles est vaste, chaque option offrant un ensemble unique de fonctionnalités et de capacités. Pour naviguer dans ce paysage, il est essentiel de prendre en compte un ensemble de critères d'évaluation fondamentaux : performances, évolutivité et compatibilité du framework.

Critères d'évaluation

1. Performances : La rapidité et l'efficacité avec lesquelles un outil peut traiter les demandes entrantes et fournir des prévisions sont primordiales. Les outils de diffusion performants peuvent gérer des modèles complexes et de grands volumes de données sans latence significative, garantissant ainsi une expérience utilisateur fluide. Tenez compte de la capacité de l'outil à optimiser les temps d'inférence des modèles et l'utilisation des ressources.
2. Évolutivité : L'outil que vous avez choisi doit pouvoir évoluer avec votre application. L'évolutivité implique la capacité à gérer des charges croissantes, qu'il s'agisse d'un plus grand nombre d'utilisateurs simultanés, de plus de données ou de requêtes plus complexes, sans dégradation des performances. Les outils doivent offrir des fonctionnalités de mise à l'échelle horizontale (ajout de machines supplémentaires) et de mise à l'échelle verticale (ajout de puissance aux machines existantes) pour répondre à vos besoins au fur et à mesure de leur évolution.
3. Compatibilité du framework : Compte tenu de la diversité des frameworks d'apprentissage automatique disponibles, tels que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn, il est important de choisir un outil compatible avec le ou les frameworks que vous avez utilisés pour développer vos modèles. Certains outils sont indépendants des frameworks, offrant la flexibilité nécessaire pour diffuser des modèles provenant de n'importe quelle bibliothèque, tandis que d'autres sont optimisés pour des frameworks spécifiques, offrant potentiellement une diffusion plus efficace pour ces modèles.

Présentation des principaux outils

En tenant compte de ces critères, voici un bref aperçu de la manière dont certains outils de pointe s'alignent :

• Service TensorFlow Extended (TFX) : Spécialement conçu pour les modèles TensorFlow, offrant des performances élevées et une compatibilité avec l'écosystème de TensorFlow.
• Bent en ML : Un outil indépendant du framework qui permet d'empaqueter et de déployer facilement des modèles à partir de différentes bibliothèques de machine learning, tout en prenant en charge l'évolutivité via Docker et Kubernetes.
• Cortex : Met l'accent sur l'évolutivité et les performances, en tirant parti de la technologie des conteneurs pour gérer les charges des serveurs de manière dynamique.
• KServe (anciennement KFServing) : Il est natif de Kubernetes et prend en charge plusieurs frameworks, ce qui en fait un choix polyvalent pour les déploiements évolutifs.
• Ray Server : Conçu pour les applications distribuées, offrant à la fois évolutivité et indépendance du framework, il s'intègre parfaitement à l'écosystème Ray pour le calcul parallèle.
• Noyau Seldon : Fournit des stratégies de déploiement avancées sur Kubernetes, avec une prise en charge étendue du framework et un accent sur l'évolutivité et la surveillance.
• TorchServe : Optimisé pour les modèles PyTorch, en mettant l'accent sur les performances et la facilité d'utilisation.
• Serveur d'inférence NVIDIA Triton : Conçu pour une inférence accélérée par GPU à hautes performances, prenant en charge plusieurs frameworks.

Pour choisir le bon outil, il faut évaluer ces critères en fonction de vos besoins et de vos contraintes spécifiques. L'objectif est de trouver une solution qui non seulement réponde à vos besoins actuels, mais qui offre également la flexibilité nécessaire pour s'adapter à la croissance et à l'évolution de vos projets.

Plateformes MLOps de bout en bout

TrueFoundry : MLOP conviviaux pour les développeurs

True Foundry est une plateforme MLOps conviviale pour les développeurs, conçue pour simplifier le cycle de vie de l'apprentissage automatique, permettant ainsi aux équipes de créer, déployer et surveiller leurs modèles plus facilement sans frais opérationnels importants.

Caractéristiques principales :

• Fournit une suite d'outils pour automatiser le déploiement et la surveillance des modèles d'apprentissage automatique.
• Prend en charge l'intégration et la livraison continues (CI/CD) pour l'apprentissage automatique, en rationalisant le processus de passage des modèles du développement à la production.
• Offre un point d'entrée plus accessible aux équipes qui ne disposent pas d'une infrastructure MLOps étendue.

Considérations :

• En tant que nouveau joueur, TrueFoundry évolue rapidement, ce qui implique des mises à jour fréquentes et des modifications potentielles des fonctionnalités.
• Il vise à simplifier les MLOP, ce qui pourrait impliquer des compromis en termes de personnalisations et de contrôles avancés disponibles sur des plateformes plus établies.

En savoir plus sur TrueFoundry

AWS SageMaker : intégration complète avec AWS

AWS SageMaker est un service entièrement géré qui offre des fonctionnalités d'apprentissage automatique de bout en bout. Il permet aux data scientists et aux développeurs de créer, de former et de déployer des modèles d'apprentissage automatique rapidement et efficacement. SageMaker simplifie l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de la préparation des données à Déploiement de modèles d'IA.

Caractéristiques principales :

• Une suite complète d'outils pour chaque étape du cycle de vie de l'apprentissage automatique.
• Intégration fluide avec les autres services AWS, améliorant ainsi ses capacités de stockage, de traitement et d'analyse des données.
• Les environnements gérés pour les ordinateurs portables Jupyter permettent d'expérimenter et d'entraîner facilement des modèles.
• Fonctionnalités AutoML pour automatiser la sélection et le réglage des modèles.
• Options de déploiement flexibles, notamment l'inférence en temps réel et les tâches de transformation par lots.

Considérations :

• Bien que SageMaker soit très pratique, il permet aux utilisateurs de rester dans l'écosystème AWS, ce qui peut être un avantage pour les organisations qui cherchent à éviter de se retrouver bloquées par un fournisseur.
• Les nombreuses fonctionnalités de la plateforme s'accompagnent d'une courbe d'apprentissage, en particulier pour les nouveaux utilisateurs d'AWS.

En savoir plus sur AWS SageMaker

Azure ML : intégration fluide de l'écosystème Azure

Azure Machine Learning est une plateforme basée sur le cloud qui permet de créer, de former et de déployer des modèles d'apprentissage automatique. Il propose des outils pour accélérer le cycle de vie de bout en bout de l'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs de mettre leurs modèles en production plus rapidement, avec efficacité et évolutivité.

Caractéristiques principales :

• Supporte un large éventail de frameworks et de langages d'apprentissage automatique.
• Fournit des outils pour chaque étape du cycle de vie de l'apprentissage automatique, y compris la préparation des données, la formation des modèles et le déploiement.
• Apprentissage automatique (AutoML) et concepteur pour créer des modèles avec un minimum de codage.
• Fonctionnalités MLOps pour rationaliser la gestion et le déploiement des modèles.
• Intégration aux services Azure et à Microsoft Power Platform pour le développement de solutions de bout en bout.

Considérations :

• L'intégration approfondie d'Azure ML à l'écosystème Azure est très bénéfique pour les utilisateurs qui ont déjà investi dans les produits Microsoft, mais peut présenter une courbe d'apprentissage plus ardue pour les autres.
• Certains utilisateurs peuvent trouver les fonctionnalités étendues de la plateforme plus complexes que nécessaire pour des projets plus simples.

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Google Vertex AI : la plateforme d'IA de Google Cloud

Google Vertex AI regroupe les services Google Cloud au sein d'une plateforme d'intelligence artificielle (IA) unifiée qui rationalise le processus de création, de formation et de déploiement de modèles d'apprentissage automatique à grande échelle.

Caractéristiques principales :

• API unifiée sur l'ensemble de la plateforme d'IA, simplifiant l'intégration des fonctionnalités d'IA dans les applications.
• Fonctionnalités AutoML pour entraîner des modèles de haute qualité avec un minimum d'effort.
• Intégration approfondie avec les services Google Cloud, y compris BigQuery, pour une gestion et une analyse fluides des données.
• Des outils pour des pratiques MLOps robustes, permettant de gérer efficacement le cycle de vie du machine learning.

Considérations :

• Vertex AI est profondément intégré à Google Cloud, ce qui en fait un excellent choix pour ceux qui utilisent déjà les services Google Cloud, mais potentiellement limitatif pour ceux qui craignent de se retrouver dans une situation de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.
• Les puissantes fonctionnalités et les nombreuses options de la plateforme peuvent nécessiter une longue période d'apprentissage pour en tirer pleinement parti.

En savoir plus sur Google Vertex AI

Ces bout-en-bout Plateformes MLOps proposent une gamme d'outils et de services visant à simplifier le cycle de vie de l'apprentissage automatique. Le choix de la bonne plateforme dépend de plusieurs facteurs, notamment des besoins spécifiques de vos projets, de votre fournisseur cloud préféré et de l'expertise de votre équipe. Chaque plateforme possède des atouts uniques, qu'il s'agisse de la suite complète d'outils d'AWS SageMaker, de l'intégration d'Azure ML à l'écosystème de Microsoft, des services axés sur l'IA de Google Vertex AI ou de l'approche conviviale pour les développeurs de TrueFoundry.

Cependant, pour les équipes qui explorent d'autres options, plusieurs Vertex AI alternatives offrent des fonctionnalités de bout en bout similaires tout en offrant une flexibilité entre les clouds et les frameworks.

Meilleur outil de déploiement de modèles d'apprentissage automatique

Service TensorFlow Extended (TFX) : adapté aux modèles TensorFlow

TFX Serving est conçu spécifiquement pour les modèles TensorFlow, offrant des options de diffusion robustes et flexibles. Il se distingue par sa capacité à servir plusieurs versions de modèles simultanément et par son intégration transparente à TensorFlow, ce qui en fait une référence pour ceux qui sont profondément investis dans l'écosystème de TensorFlow.

Avantages :

• Intégration parfaite avec les modèles TensorFlow.
• Peut servir différents modèles ou versions en même temps.
• Il expose les points de terminaison gRPC et HTTP à des fins d'inférence.
• Possibilité de déployer de nouvelles versions de modèles sans modifier le code client.
• Supporte la numérisation de nouvelles versions et les modèles expérimentaux de tests A/B.
• Peut effectuer des requêtes d'inférence par lots pour utiliser efficacement le GPU.

Inconvénients :

• Il est recommandé d'utiliser Docker ou Kubernetes pour fonctionner en production, car cela peut ne pas être compatible avec les plateformes ou infrastructures existantes.
• Il ne prend pas en charge des fonctionnalités telles que la sécurité, l'authentification, etc.

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BentoML : solution de service indépendante du framework

BentoML est un outil polyvalent conçu pour combler le fossé entre le développement et le déploiement de modèles, offrant une plateforme facile à utiliser et indépendante du framework. Il se distingue par sa capacité à empaqueter et à déployer des modèles à partir de n'importe quel framework d'apprentissage automatique, ce qui le rend très flexible pour divers environnements de développement.

Avantages :

• Indépendant du framework, prend en charge divers frameworks de machine learning.
• Simplifie le packaging et le déploiement des modèles dans différents environnements.
• Prend en charge plusieurs cibles de déploiement, notamment Kubernetes, AWS Lambda, etc.
• Facile à utiliser pour créer des pipelines d'inférence complexes.

Inconvénients :

• Certaines fonctionnalités liées à la gestion des expériences ou à l'orchestration avancée de modèles peuvent ne pas être disponibles.
• La mise à l'échelle horizontale doit être gérée à l'aide d'outils supplémentaires.

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Cortex : service évolutif basé sur des conteneurs

Cortex excelle dans la fourniture de solutions de service évolutives basées sur des conteneurs qui s'adaptent de manière dynamique aux fluctuations de la demande. Il est particulièrement adapté aux applications nécessitant une évolutivité sans pour autant sacrifier la facilité de déploiement.

Avantages :

• Hautement évolutif, tirant parti de la technologie des conteneurs pour une gestion dynamique du chargement.
• Supporte la mise à l'échelle automatique et la diffusion multimodèle.
• S'intègre parfaitement aux principaux fournisseurs de cloud pour un déploiement fluide.

Inconvénients :

• La courbe d'apprentissage pour configurer et optimiser les déploiements.
• Peut nécessiter une gestion plus pratique que certaines solutions spécifiques à la plateforme.

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KServe : support multi-framework natif pour Kubernetes

Dans le cadre du projet Kubeflow, KServe se concentre sur la fourniture d'un système de serveur natif de Kubernetes prenant en charge plusieurs frameworks. Il est conçu pour faciliter l'inférence sans serveur, réduisant ainsi le coût et la complexité du déploiement et de la gestion des modèles.

Avantages :

• Kubernetes-native, tirant parti de l'écosystème pour des déploiements évolutifs et résilients.
• Supporte l'inférence sans serveur, réduisant ainsi les coûts opérationnels.
• Indépendant du framework, avec des interfaces de haut niveau pour les frameworks ML courants.

Inconvénients :

• Nécessite une connaissance de Kubernetes et des technologies cloud natives associées.
• Peut présenter des difficultés en termes de service de modèles personnalisés ou de frameworks de niche.

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Ray Serve : pour les applications distribuées

Ray Serve est conçu pour offrir flexibilité et évolutivité aux applications distribuées, ce qui en fait un choix judicieux pour les développeurs qui souhaitent répondre à tout type de modèle ou de logique métier. Construit sur le framework Ray, il prend en charge la mise à l'échelle dynamique et peut gérer un large éventail de scénarios de diffusion, des modèles simples aux pipelines de modèles composites complexes.

Avantages :

• Flexible et personnalisable pour répondre à tout type de modèle ou de logique métier.
• Prend en charge les pipelines modèles et la composition pour les besoins de service avancés.
• Construit sur Ray pour l'informatique distribuée, il offre une allocation dynamique des ressources.
• S'intègre à FastAPI, ce qui facilite la création d'API Web.

Inconvénients :

• Certaines intégrations et fonctionnalités d'autres outils de diffusion peuvent ne pas être présentes, telles que la prise en charge native de la gestion des versions des modèles et la surveillance avancée.
• L'installation et la gestion d'un cluster Ray entraînent une complexité et des frais supplémentaires.

En savoir plus sur Ray Serve

Seldon Core : stratégies de déploiement avancées sur Kubernetes

Seldon Core transforme Kubernetes en une plateforme évolutive pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Il prend en charge un large éventail de frameworks et de langages de machine learning, ce qui le rend polyvalent pour différents types de déploiements. Avec des fonctionnalités avancées telles que les tests A/B, les déploiements Canary et l'explicabilité des modèles, Seldon Core convient aux équipes à la recherche de stratégies de déploiement robustes.

Avantages :

• Évolutif et fiable, capable de servir des modèles à grande échelle.
• Supporte plusieurs frameworks, langages et serveurs de modèles.
• Permet des pipelines d'inférence complexes dotés de fonctionnalités avancées telles que l'explicabilité et la détection des valeurs aberrantes.

Inconvénients :

• Nécessite l'expertise de Kubernetes, ce qui peut accroître la courbe d'apprentissage et la complexité opérationnelle.
• Ce n'est peut-être pas la solution idéale pour les scénarios de mise en service de modèles très personnalisés ou complexes en raison de son approche basée sur des graphes.

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TorchServe : servir efficacement les modèles PyTorch

TorchServe est conçu pour servir efficacement les modèles PyTorch. Il est développé par AWS et PyTorch et offre une configuration facile pour la diffusion de modèles avec des fonctionnalités telles que la diffusion multimodèle, la gestion des versions des modèles et la journalisation. TorchServe simplifie le déploiement des modèles PyTorch dans les environnements de production, ce qui en fait une option intéressante pour les développeurs PyTorch.

Avantages :

• Conçu spécifiquement pour les modèles PyTorch, garantissant des performances efficaces.
• Supporte les tests A/B, la diffusion de modèles chiffrés et la sérialisation des instantanés.
• Offre des fonctionnalités avancées telles que l'analyse comparative, le profilage et le déploiement de Kubernetes.
• Fournit des gestionnaires par défaut pour les tâches courantes et autorise des gestionnaires personnalisés.

Inconvénients :

• Moins mature que les autres outils de service, avec un développement continu pour ajouter des fonctionnalités et de la stabilité.
• Nécessite des outils tiers pour des déploiements mobiles et de production complets.

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Serveur d'inférence NVIDIA Triton : inférence accélérée par GPU

Le serveur d'inférence NVIDIA Triton est optimisé pour l'inférence accélérée par GPU et prend en charge un large éventail de frameworks d'apprentissage automatique. Sa polyvalence et ses performances en font un outil idéal pour les scénarios nécessitant une puissance de calcul intensive, tels que les applications d'IA en temps réel et les tâches d'inférence d'apprentissage profond.

Avantages :

• Optimisé pour une inférence accélérée par GPU à hautes performances.
• Supporte plusieurs frameworks, ce qui permet des options de déploiement flexibles.
• Offre des fonctionnalités telles que le traitement par lots dynamique pour une utilisation efficace des ressources.
• Fournit une gestion avancée des modèles, y compris la gestion des versions et la diffusion multimodèle.

Inconvénients :

• Principalement bénéfique pour les projets qui peuvent tirer parti de l'accélération du processeur graphique, voire excessive pour des tâches plus simples.
• Cela peut nécessiter une meilleure compréhension de l'écosystème et des outils de NVIDIA pour une utilisation optimale.

En savoir plus sur le serveur d'inférence NVIDIA Triton

Chacun de ces outils présente des avantages uniques et peut comporter ses propres défis ou limites. Le choix de l'une d'entre elles doit être guidé par les besoins spécifiques de votre scénario de déploiement, notamment en tenant compte du cadre utilisé pour le développement des modèles, des exigences d'évolutivité et du niveau de complexité de l'infrastructure que votre équipe peut prendre en charge.

Au-delà du déploiement : outils de support dans le cycle de vie des MLOps

Suivi des expériences et gestion des modèles

Des outils tels que MLflow, Comet ML, Weights & Biases, Evidently, Fiddler et Censius AI sont essentiels pour suivre la progression des expériences d'apprentissage automatique et gérer le cycle de vie des modèles.

• Débit ML: gère le cycle de vie de bout en bout de l'apprentissage automatique, avec des fonctionnalités de suivi des expériences, de conditionnement du code et de partage des résultats. En savoir plus
• Comète ML: offre une plateforme permettant de suivre les expériences de machine learning, de comparer des modèles et d'optimiser les modèles d'apprentissage automatique en temps réel. En savoir plus
• Poids et biais: fournit des outils pour le suivi des expériences, l'optimisation des modèles et la gestion des versions des ensembles de données afin de créer de meilleurs modèles plus rapidement. En savoir plus
• De toute évidence: Spécialisé dans la surveillance des performances des modèles d'apprentissage automatique et la détection de la dérive des données en production. En savoir plus
• Violoniste: Une plateforme pour expliquer, analyser et améliorer les modèles d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la transparence et la responsabilité. En savoir plus
• Censius AI: Aide les équipes à surveiller, expliquer et améliorer les systèmes d'IA, en proposant des solutions pour l'observabilité de l'IA. En savoir plus

Orchestration des flux de travail

Des outils tels que Prefect, Metaflow et Kubeflow sont conçus pour automatiser et gérer des flux de données complexes, améliorant ainsi l'évolutivité et l'efficacité des opérations d'apprentissage automatique.

• Préfet: vise à simplifier l'automatisation des flux de travail en fournissant une interface de haut niveau pour définir et exécuter des flux de données. En savoir plus
• Métaflow: Développé par Netflix, il propose un cadre centré sur l'humain pour créer et gérer des projets de science des données réels. En savoir plus
• Kubeflow: Facilite le déploiement de flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes, facilitant ainsi la mise en place de systèmes de machine learning évolutifs et portables. En savoir plus

Versionnage des données et des modèles

Les outils de contrôle de version tels que DVC, Pachyderm et DagsHub aident à gérer les ensembles de données et les versions des modèles, garantissant ainsi la reproductibilité et l'évolutivité des projets.

• DVC (contrôle de version des données): Un outil open source conçu pour le contrôle de version des projets de science des données, afin de les rendre plus collaboratifs et plus faciles à gérer. En savoir plus
• Pachyderme: fournit le versionnage et le lignage des données pour les projets d'apprentissage automatique, permettant ainsi des flux de travail reproductibles. En savoir plus
• Hub DagS: plateforme permettant aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique de contrôler les versions des données, des modèles, des expériences et du code. En savoir plus

Ingénierie des données et cadres de pipeline

Cédro :

Kedro est un framework Python conçu pour aider les ingénieurs et les data scientists à rendre leurs pipelines de données plus efficaces, lisibles et maintenables. Il encourage l'utilisation des meilleures pratiques d'ingénierie logicielle pour les données et est conçu pour s'adapter à la complexité des projets de données du monde réel.

• Utilisation principale: Kedro structure le code de science des données de manière uniforme, ce qui facilite la transformation des données brutes en informations précieuses. Il s'intègre parfaitement aux outils modernes de science des données et prend en charge le développement modulaire et collaboratif.
• Documentation Kedro

Outils supplémentaires

• Prédictions de la plateforme Google AI: offre un service géré qui permet aux développeurs et aux data scientists de déployer facilement des modèles de machine learning en production. Il prend en charge une variété de frameworks d'apprentissage automatique et permet le déploiement de modèles conçus n'importe où dans le cloud pour fournir des prédictions.some text
  • Utilisation principale: Il simplifie le processus de déploiement en offrant un environnement évolutif et sécurisé pour vos modèles d'apprentissage automatique, avec prise en charge des prévisions en ligne et par lots.
  • Documentation sur les prévisions de la plateforme Google AI

Outils open source et outils commerciaux

Dans le domaine du service et du déploiement de modèles, la décision entre tirer parti d'outils open source et d'outils commerciaux est cruciale, chacun offrant des avantages et des considérations distincts. Voici comment les outils discutés précédemment sont classés en catégories open source et commerciales, ainsi que leurs avantages respectifs et leurs inconvénients potentiels.

Outils Open Source

Open Source les outils sont accessibles au public et peuvent être modifiés ou distribués par n'importe qui. Ils sont particulièrement appréciés pour leur flexibilité, leur soutien communautaire et leur rentabilité.

• Service TensorFlow Extended (TFX): Une plateforme open source conçue pour servir efficacement les modèles TensorFlow.
• Bent en ML: bibliothèque open source indépendante du framework pour l'empaquetage et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
• Cortex: Bien qu'offrant un support commercial, les fonctionnalités principales de Cortex sont disponibles dans une version open source.
• KServe (serveur Kubeflow): Un système open source natif de Kubernetes pour diffuser des modèles de machine learning sur tous les frameworks.
• Ray Serve: Construit sur Ray pour les applications distribuées, Ray Serve est open source et indépendant du framework.
• Noyau Seldon: offre un ensemble complet de fonctionnalités pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur Kubernetes, disponibles en open source.
• Torch Serve: Développé par AWS et PyTorch, TorchServe est open source et conçu pour servir les modèles PyTorch.
• Débit ML: Une plateforme open source pour gérer le cycle de vie de bout en bout de l'apprentissage automatique.
• Kédro: fournit un cadre pour créer des pipelines de données, open source et conçu pour les ingénieurs et les scientifiques des données.
• DVC (contrôle de version des données): Un système de contrôle de version open source conçu pour les projets d'apprentissage automatique.

Avantages :

• Coût: La plupart des outils open source sont gratuits, ce qui réduit considérablement les frais généraux.
• Personnalisabilité: Ils offrent la flexibilité nécessaire pour adapter l'outil aux besoins spécifiques du projet.
• Soutien communautaire: les outils open source disposent souvent de communautés actives pour le dépannage et les améliorations.

Les inconvénients

• Maintenance et support: L'installation et la maintenance peuvent nécessiter plus d'efforts, le support étant principalement piloté par la communauté.
• Complexité: Certains outils peuvent avoir une courbe d'apprentissage plus ardue en raison de leurs nombreuses fonctionnalités et de leurs options de personnalisation.

Outils commerciaux

Commercial les outils sont des produits exclusifs développés et gérés par des entreprises. Ils sont souvent assortis de frais de licence, mais fournissent un support dédié et des fonctionnalités avancées.

• Serveur d'inférence NVIDIA Triton: Bien qu'il propose une version open source, les fonctionnalités avancées et les optimisations de NVIDIA Triton font partie de ses offres commerciales.
• Prédictions de la plateforme Google AI: service géré de Google Cloud, fournissant une solution commerciale pour le déploiement de modèles ML.

Pros

• Facilité d'utilisation: Les outils commerciaux fournissent souvent une configuration et une expérience utilisateur plus rationalisées.
• soutien: Ils sont fournis avec un support client et une documentation dédiés.
• Fonctionnalités intégrées: incluent souvent des fonctionnalités supplémentaires non disponibles dans les alternatives open source, telles que la sécurité renforcée, l'évolutivité et l'optimisation des performances.

Les inconvénients

• Coût: Les outils commerciaux peuvent être coûteux, surtout à grande échelle.
• Flexibilité: Peut offrir moins de flexibilité en matière de personnalisation par rapport aux outils open source.
• Dépendance: Le fait de s'appuyer sur un outil commercial peut entraîner une dépendance vis-à-vis des fournisseurs, ce qui peut compliquer les transitions ou intégrations futures.

Facteurs de décision

Le choix entre des outils open source et des outils commerciaux pour la diffusion et le déploiement de modèles doit prendre en compte plusieurs facteurs :

• Contraintes budgétaires: Les outils open source peuvent réduire les coûts mais peuvent nécessiter des investissements supplémentaires dans la configuration et la maintenance.
• Besoins d'assistance: évaluez le niveau de soutien dont votre équipe a besoin. Si l'expertise interne est limitée, un outil commercial avec un support dédié pourrait être plus avantageux.
• Personnalisation et évolutivité: tenez compte du degré de personnalisation requis pour votre projet et des besoins d'évolutivité potentiels.
• Intégration: évaluez dans quelle mesure l'outil s'intègre à votre stack et à votre flux de travail existants.

En fin de compte, le choix entre les outils open source et les outils commerciaux dépendra des exigences, des ressources et des objectifs à long terme spécifiques de votre projet, en équilibrant les compromis entre coût, support, flexibilité et facilité d'utilisation.

Intégrer les outils de déploiement de modèles dans votre flux de travail MLOps

L'intégration des bons outils dans votre flux de travail MLOps nécessite une approche stratégique pour garantir un fonctionnement et une efficacité fluides. Voici comment le faire efficacement :

1. Évaluez vos besoins: définissez clairement les exigences de votre projet, notamment l'évolutivité, les performances et la compatibilité du framework.
2. Pensez à votre infrastructure: alignez la sélection des outils sur votre infrastructure existante afin de minimiser les problèmes d'intégration.
3. Testez et itérez: Commencez par un projet pilote pour tester l'intégration de l'outil dans votre flux de travail. Utilisez les informations acquises pour itérer et améliorer.

Conclusion

La sélection et l'intégration des bons outils de déploiement de modèles sont des étapes cruciales pour exploiter tout le potentiel de l'apprentissage automatique. En évaluant soigneusement vos besoins et en tenant compte des avantages et des inconvénients des options open source par rapport aux options commerciales, vous pouvez établir un flux de travail MLOps efficace, évolutif et aligné sur les objectifs de votre projet. Encouragez l'exploration et l'expérimentation au sein de votre équipe afin de rester adaptative et innovante dans le domaine en évolution rapide de l'apprentissage automatique.

Questions fréquemment posées

Que sont les outils de déploiement de modèles ?

Les outils de déploiement de modèles sont des plateformes logicielles spécialisées qui automatisent le processus de mise à disposition de modèles d'apprentissage automatique entraînés pour une utilisation réelle dans des environnements de production. Ces outils simplifient les tâches d'ingénierie complexes telles que la conteneurisation, la création d'API et la mise à l'échelle de l'infrastructure, permettant aux data scientists de se concentrer sur la logique des modèles plutôt que sur DevOps.

Comment déployer un modèle sur Modal ?

Pour utiliser des outils de déploiement de modèles tels que Modal, vous devez d'abord définir un « stub » ou une « application » en Python et utiliser des décorateurs tels que @app .function pour spécifier l'exécution à distance. Vous exécutez ensuite le déploiement modal depuis votre terminal, qui regroupe automatiquement votre code, configure l'environnement cloud et fournit une URL persistante pour vos points de terminaison Web.

Quel est un exemple de déploiement de modèle ?

Un exemple impliquant des outils de déploiement de modèles est l'intégration d'un modèle d'analyse des sentiments dans un tableau de bord de support client en direct afin de classer les commentaires des utilisateurs en temps réel. Un autre scénario courant est un modèle de détection des fraudes qui analyse automatiquement les transactions bancaires au fur et à mesure qu'elles se produisent afin d'identifier et de signaler instantanément les activités suspectes.

Quels sont les avantages de l'utilisation d'outils de déploiement de modèles ?

L'utilisation d'outils de déploiement de modèles aide les organisations à échapper au « piège du pilote » en fournissant un chemin standardisé et évolutif pour faire passer les modèles de la recherche à la production. Ces outils améliorent l'efficacité opérationnelle grâce à une surveillance automatisée, garantissent la fiabilité grâce à des solutions de secours intégrées et réduisent considérablement les coûts du cloud en optimisant l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA à forte demande.

Comment fonctionne TrueFoundry en tant qu'outil de déploiement de modèles ?

TrueFoundry est l'un des outils de déploiement de modèles les plus complets en fournissant une plate-forme basée sur Kubernetes qui simplifie la complexité de l'infrastructure. Il permet aux équipes de déployer des modèles directement depuis Jupyter Notebooks ou GitHub, en automatisant la planification des GPU, la mise à l'échelle automatique et la gestion des versions tout en maintenant une sécurité et un contrôle des coûts stricts de niveau entreprise.