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DIGITAL THINKERS & DOERS
OCTO TECHNOLOGY I PART OF ACCENTURE
Les patterns MLOps dans le
cloud
Comptoir OCTO
BACO 12/03/2024
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Baptiste Courbe
ML Engineer
Mail : baco@octo.com
Introduction
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reserved
Le MLOps selon les cloud providers
“Le MLOps est un processus itératif et répétitif
qui permet de faire évoluer les modèles d'IA au
fil du temps.”
AWS
“Le MLops est basé sur les principes et pratiques
DevOps qui augmentent l'efficacité des workflows. Par
exemple, l'intégration, la livraison et le déploiement
continus.”
Azure
“Le MLOps est un ensemble de processus standardisés et
de capacités technologiques permettant de construire, de
déployer et d'opérationnaliser des systèmes de ML de
manière rapide et fiable.”
Google
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Du DevOps au MLOps
But : Accélérer le time to market des projets avec la méthodologie MLOps en amenant les changements de
code, de données et de modèles le plus rapidement en production.
Code
Test
Build
Deploy
Operate
Monitor
Release
Plan
DEV OPS
DEV OPS
DS
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1. Une complexité qui évolue
Création ⇒ Exploitation
2. Des environnements cloud
flexibles mais mouvants
Pourquoi ?
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Objectifs
● Comprendre et identifier les capacités dont
vous avez besoin
● Se poser les bonnes questions pour choisir
l’architecture en conséquence
ici
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Un exemple fictif
01
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ACCENTURE©
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All
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reserved Je souhaite faire une
maintenance prédictive à 3
semaines
Je souhaite prévoir les
stocks quotidiennement
Je souhaite trier nos
bonbons de manière
automatique
MLOps coach
Projet 1
Projet 2
Projet 3
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Le MLOps, un ensemble de pratiques
Historique des
modélisations
Validation des
modèles
Analyse du drift
automatique
Collecter des
métriques
d’utilisation
Monitorer la
performance
du modèle
Ré-entraîner
automatique le
modèle
Que dois-je mettre en place sur mon
projet et comment ?
ici
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une
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Exemple 1 :
Projet maintenance
prédictive
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๏ Un seul entrainement, exploiter “pour toujours”
๏ Gardant un œil sur les performances
๏ Les données d'entraînement ne vont pas (ou peu)
driftées
๏ Prédiction non critique (1/semaine)
๏ Équipe DS découvrant le cloud
Exemple 1 : Projet maintenance prédictive
Je souhaite faire une
maintenance prédictive à 3
semaines
MLOps coach
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Architecture Fonctionnelle
Utilisateurs Finaux
Gestion/
Orchestration
API d’Inférence
CI/CD
Registre des
Expérimentations
Registre des
Modèles
Registre de code et
configurations
Data Scientist
Requête
Réponse
Sauvegarde
de prédictions
Deploiement
Registre des
Datasets
Monitoring Modèle(s)
en Production
Versioning
et suivi des
expérimentations
(Ré)Entraînement
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Architecture Fonctionnelle - Cloud
Utilisateurs Finaux
Registre des
Expérimentations
Registre des
Modèles
Registre de code et
configurations
Data Scientist
Requête
Réponse
Sauvegarde
de prédictions
Deploiement
Registre des
Datasets
Versioning
et suivi des
expérimentations
Object Storage
Fonction serverless
Service de monitoring &
alerting
Monitoring Modèle(s)
en Production
Object Storage
(Ré)Entraînement
CI/CD
Gestion/
Orchestration
API d’Inférence
ici
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Exemple 2 :
Projet prédiction des stocks
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Exemple 2 : Prévision des stocks
Je souhaite prévoir les
stocks quotidiennement
๏ Entraînement régulier avec un feature
engineering complexe
๏ Nombreuses expérimentations
(modèles/hyperparamètres/features)
๏ Critique
๏ Equipe DS à l’aise avec le cloud
MLOps coach
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Alerting baisse
significative de
performances
Architecture Fonctionnelle
Utilisateurs Finaux
Source de données
Équipe RUN
Registre des
Expérimentations
Registre des
Modèles
Registre de code et
configurations
Data Scientist
Requête
Réponse
Sauvegarde
de prédictions
Monitoring Modèle(s)
en Production
Deploiement
Registre des
Datasets
Versioning
des modèles
Versioning
et suivi des
expérimentations
Données
versionnées
Entraînement
Deploiement
Récupération du
modèle validé
CI/CD
Gestion/
Orchestration
API d’Inférence
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CI/CD
Alerting baisse
significative de
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Architecture Fonctionnelle - Cloud
Utilisateurs Finaux
Source de données
Équipe RUN
Registre des
Expérimentations
Registre des
Modèles
Registre de code et
configurations
Data Scientist
Requête
Réponse
Sauvegarde
de prédictions
Monitoring Modèle(s)
en Production
Deploiement
Registre des
Datasets
Versioning
des modèles
Versioning
et suivi des
expérimentations
Données
versionnées
Entraînement
Deploiement
Récupération du
modèle validé
Service machine
learning
Service machine
learning
Service de monitoring &
alerting
Service machine
learning
Version control
system
Gestion/
Orchestration
API d’Inférence
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CI/CD
Alerting baisse
significative de
performances
Architecture Fonctionnelle alternative - Cloud
Utilisateurs Finaux
Source de données
Équipe RUN
Registre des
Expérimentations
Registre des
Modèles
Registre de code et
configurations
Data Scientist
Requête
Réponse
Sauvegarde
de prédictions
Monitoring Modèle(s)
en Production
Deploiement
Registre des
Datasets
Versioning
des modèles
Versioning
et suivi des
expérimentations
Données
versionnées
Entraînement
Deploiement
Récupération du
modèle validé
Service de workflow
Fonction serverless
Version control
system Service de planification
Service de monitoring &
alerting
Gestion/
Orchestration
Pipeline
d’Inférence
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Exemple 3 :
Tri des bonbons automatique
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Exemple 3 : tri des bonbons automatiques
Je souhaite trier nos
bonbons
automatiquement
๏ Besoin spécifique pour le service d’inférence
(GPU)
๏ Ré-entraînement automatique
๏ Service d’inférence hautement sollicité et
critique
๏ Equipe DS à l’aise avec le cloud
MLOps coach
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Alerting baisse
significative de
performances
Architecture Fonctionnelle
Utilisateurs Finaux
Source de données
Équipe RUN
Registre des
Expérimentations
Registre des
Modèles
Registre de code et
configurations
Data Scientist
Requête
Réponse
Sauvegarde
de prédictions
Monitoring Modèle(s)
en Production
Décision de
réentraînement
Deploiement
Registre des
Datasets
Versioning
des modèles
Versioning
et suivi des
expérimentations
(Ré)Entraînement
Données
versionnées
Deploiement
Récupération du
modèle validé
Gestion/
Orchestration
API d’Inférence
CI/CD
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All
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Alerting baisse
significative de
performances
Architecture Fonctionnelle
Utilisateurs Finaux
Équipe RUN
Registre des
Expérimentations
Registre des
Modèles
Registre de code et
configurations
Data Scientist
Requête
Réponse
Sauvegarde
de prédictions
Monitoring Modèle(s)
en Production
Décision de
réentraînement
Deploiement
Registre des
Datasets
Versioning
des modèles
Versioning
et suivi des
expérimentations
(Ré)Entraînement
Données
versionnées
Service de monitoring
spécialisé
Service machine
learning
Service machine
learning
Service de monitoring &
alerting
Deploiement
Récupération du
modèle validé
Service machine
learning
Source de données
Gestion/
Orchestration
API d’Inférence
CI/CD
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Tableau récapitulatif service par cloud providers
Object storage
Fonction severless
Service de monitoring et alerting
Service
de
monitoring
spécialisé
Google Storage
Service de machine learning
Service de planification
Service de workflow
Service de monitoring spécialisé
GCP Azure AWS
Blob Storage Amazon S3
Cloud functions Azure functions Lambda functions
Cloud monitoring Azure monitor CloudWatch
Vertex AI Azure ML SageMaker
Cloud Scheduler Azure Event Grid Amazon Event Bridge
Google Workflow Azure Logic App AWS Step Functions
Data Studio Power BI Amazon QuickSight
Service
ici
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Penser au futur
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Le MLOps, ce n’est pas seulement lors du build
Build Transfert Run
MLOps coach
Avez-vous pensé à la suite
de votre projet ?
ici
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2024-
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Le build est fini, c’est quoi la suite ?
๏ Un projet continuera à vivre à la fin de son développement
> Les services continueront à facturer
> Evolution des fonctionnalités/modèle/données
๏ Penser dès la conception à la phase run/maintenance
> Quelle équipe ?
> Quelles compétences ?
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● Editeur Spark, Databricks a évolué d’un
fournisseur Spark aaS vers un environnement
complet explo / dev / prod
● Versioning, compute, storage, DWH,
serverless…
Tout ce qu’il
faut
● Contrairement à SageMaker ou Azure ML, pas
besoin de se conformer à une API
● Exécution “agnostique” sur clusters à la
demande, configurables
● Déployable sur Azure, AWS et GCP
Non intrusif
● Grâce à l’outil DBX, les workflows et les API
endpoints peuvent être gérés par CLI, depuis
une CI ou l’environnement de DEV
● Configuration simple en YAML
Scriptable
● Inclut une instance MLflow prêt à l’emploi
● Permet d’appeler des workflows lors d’un
événement MLflow
● Expose facilement un modèle en API endpoint
Astucieux
En un coup d’œil
ML sur Databricks
ici
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Prise de recul
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Plusieurs niveaux MLOps
Niveau 1
Orchestration de l’entrainement
Versioning des entrainement
Tracking automatique des exp
Validation automatique des modèles
Niveau 0
Entrainement, validation et déploiement du modèle manuel
Logging des inférences pour monitoring
Pipeline d’inférence avec intégration automatique du dernier
modèle
Niveau 2
Continuous training (CT)
Monitoring (usage et feedback, ground truth)
Alerting
Analyse du drift automatique
Projet maintenance prédictive
Projet prédiction des stocks
Projet tri
automatique
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Choix du niveau de MLOps dépend des spécificités de votre projet
Mais comment choisir son niveau ?
Contraintes liées au modèle
● Complexité
● Fréquence de mise à jour
● Boucle de rétroaction et étiquetage
Contraintes opérationnelles
● Criticité opérationnelle du produit et du modèle
● Maîtrise des coûts
Exploitation
● Équipe d’exploitation
● Maintenance et évolutivité
.32
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Take away
Niveau
d’investissement
minimal
Ne pas être
jusqu’au boutiste
Penser au run
Itérative &
évolutive
.33
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Pour aller plus loin
๏ Comptoir MLOps : les bonnes pratiques de la Data Science en production ? [Slides] [Youtube]
๏ La Grosse Conf, le 27/03/24
๏ Livre Culture MLOps
๏ Formation MLOps par OCTO (https://www.octo.academy)
> MLOps : Industrialisation d’un projet de Data Science
> MLOps : Mise en production d’un projet de Data Science
> MLOps : Run et évolutivité de modèles de Machine Learning
๏ Nombreux articles de blog (https://blog.octo.com)
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Comptoir
25.04.2024
Comptoir OCTO -
CSRD
Comment OCTO
transforme la CSRD
en un outil stratégique
pour un impact
positif ?
Lien d’inscription dans le
chat de la conférence
ou sur octo.com,
catégorie “Événements”
2. 3. 4.
Les Actus OCT
Publications
Culture MLOps
Le Machine Learning
est un logiciel qui
se délivre comme
les autres
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catégorie”Ressources”.
Formation
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MLOps :
industrialisation
d’un projet de Data
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