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Il est révolu le temps où les modèles étaient simplement formés et laissés ramasser la poussière sur une étagère. Aujourd’hui, la véritable valeur du machine learning réside dans sa capacité à améliorer les applications du monde réel et à produire des résultats commerciaux tangibles.
Cependant, le passage d’un modèle formé à une production est semé d’embûches. Déployer des modèles à grande échelle, garantir une intégration transparente avec l’infrastructure existante et maintenir des performances et une fiabilité élevées ne sont que quelques-uns des obstacles auxquels les ingénieurs MLOP sont confrontés.
Heureusement, il existe aujourd’hui de nombreux outils et frameworks MLOps puissants pour simplifier et rationaliser le processus de déploiement d’un modèle. Dans cet article de blog, nous découvrirons les 7 principaux outils de déploiement et de service de modèles en 2024 qui révolutionnent la façon dont les modèles d’apprentissage automatique (ML) sont déployés et consommés.
MLflow est une plateforme open source qui simplifie l’ensemble du cycle de vie du machine learning, y compris le déploiement. Il fournit une API Python, R, Java et REST pour déployer des modèles dans divers environnements, tels qu’AWS SageMaker, Azure ML et Kubernetes.
MLflow fournit une solution complète pour gérer les projets ML avec des fonctionnalités telles que la gestion des versions de modèles, le suivi des expériences, la reproductibilité, le packaging de modèles et la diffusion de modèles.
Ray Servir est une bibliothèque de service de modèles évolutive construite sur le cadre informatique distribué Ray. Il vous permet de déployer vos modèles sous forme de microservices et gère l’infrastructure sous-jacente, ce qui facilite la mise à l’échelle et la mise à jour de vos modèles. Ray Serve prend en charge un large éventail de frameworks ML et fournit des fonctionnalités telles que le streaming de réponses, le traitement par lots de requêtes dynamiques, le service multi-nœuds/multi-GPU, la gestion des versions et les restaurations.
Kubeflow est un framework open source pour le déploiement et la gestion de workflows d’apprentissage automatique sur Kubernetes. Il fournit un ensemble d’outils et de composants qui simplifient le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion des modèles ML. Kubeflow s’intègre aux frameworks ML populaires tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn, et offre des fonctionnalités telles que la formation et la diffusion de modèles, le suivi des expériences, l’orchestration ML, AutoML et le réglage des hyperparamètres.
Noyau Seldon est une plateforme open source permettant de déployer des modèles d’apprentissage automatique pouvant être exécutés localement sur un ordinateur portable ainsi que sur Kubernetes. Il fournit un cadre flexible et extensible pour servir des modèles construits avec divers frameworks ML.
Seldon Core peut être déployé localement à l’aide de Docker pour les tests, puis mis à l’échelle sur Kubernetes pour la production. Il permet aux utilisateurs de déployer des modèles uniques ou des pipelines en plusieurs étapes et peut réduire les coûts d’infrastructure. Il est conçu pour être léger, évolutif et compatible avec divers fournisseurs de cloud.
BentoML est un framework open source qui simplifie le processus de création, de déploiement et de gestion de modèles d’apprentissage automatique. Il fournit une API de haut niveau pour empaqueter vos modèles dans un format standardisé appelé « bentos » et prend en charge plusieurs options de déploiement, notamment AWS Lambda, Docker et Kubernetes.
La flexibilité de BentoML, l’optimisation des performances et la prise en charge de diverses options de déploiement en font un outil précieux pour les équipes cherchant à créer des applications d’IA fiables, évolutives et rentables.
Exécution ONNX est un moteur d’inférence multiplateforme open source permettant de déployer des modèles au format Open Neural Network Exchange (ONNX). Il offre des capacités d’inférence hautes performances sur diverses plates-formes et appareils, notamment les processeurs, les GPU et les accélérateurs d’IA.
ONNX Runtime prend en charge un large éventail de frameworks ML tels que PyTorch, TensorFlow/Keras, TFLite, scikit-learn et d’autres frameworks. Il offre des optimisations pour des performances et une efficacité améliorées.
Service TensorFlow est un outil open source permettant de servir des modèles TensorFlow en production. Il est conçu pour les praticiens de l’apprentissage automatique qui connaissent le framework TensorFlow pour le suivi et la formation des modèles. L’outil est très flexible et évolutif, permettant de déployer des modèles sous forme d’API gRPC ou REST.
TensorFlow Serving possède plusieurs fonctionnalités, telles que la gestion des versions de modèles, le chargement automatique de modèles et le traitement par lots, qui améliorent les performances. Il s’intègre parfaitement à l’écosystème TensorFlow et peut être déployé sur diverses plateformes, telles que Kubernetes et Docker.
Les outils mentionnés ci-dessus offrent une gamme de fonctionnalités et peuvent répondre à différents besoins. Que vous préfériez un outil de bout en bout comme MLflow ou Kubeflow, ou une solution plus ciblée comme BentoML ou ONNX Runtime, ces outils peuvent vous aider à rationaliser votre processus de déploiement de modèles et à garantir que vos modèles sont facilement accessibles et évolutifs en production.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un professionnel certifié en data scientist qui adore créer des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et rédige des blogs techniques sur les technologies d’apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d’une maîtrise en gestion technologique et d’un baccalauréat en ingénierie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d’IA utilisant un réseau neuronal graphique pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.
