Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) intègrent les principes DevOps dans l'apprentissage automatique, du déploiement du modèle à la maintenance, afin d'automatiser les transitions entre les pipelines d'entraînement et de déploiement
Découvrez plus de 45 outils MLOps pour différents composants du cycle de vie du ML, tels que :
- Solutions de gestion des données
- Solutions d'opérationnalisation
- Solutions de modélisation
- Plateformes MLOps de bout en bout.
Quels sont les types de fournisseurs de solutions MLOps ?
MLOps open source
63 % des organisations de différents secteurs et 72 % du secteur technologique ont déclaré utiliser des outils d'IA open source.1 Plus des trois quarts des répondants (76 %) ont indiqué qu'ils prévoient d'augmenter leur utilisation de l'IA open source au cours de l'année à venir.2 Sur GitHub seul, il y a 180 millions de développeurs et 3 millions d'organisations contribuant à 200 millions de projets.3
Par conséquent, il n'est pas surprenant qu'il existe des kits d'outils open source avancés dans le paysage de l'IA et du ML. Les outils open source se concentrent sur des tâches spécifiques au sein de MLOps plutôt que de fournir une gestion complète du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Ces outils et plateformes nécessitent généralement un environnement de développement en Python et R.
Startups proposant des solutions MLOps
Comme les outils open source, la plupart des startups du paysage MLOps fournissent des outils pour des tâches spécifiques au sein de MLOps. Contrairement à l'open source, les startups ont tendance à proposer des outils destinés aux utilisateurs non techniques.
Géants de la technologie qui livrent des solutions MLOps
Il existe des outils open source développés par des géants de la technologie qui répondent à des cas d'utilisation spécifiques dans les pratiques MLOps. Cependant, le paysage des solutions MLOps de bout en bout (ou plateformes MLOps) est dominé par des géants de la technologie tels que Google, Microsoft ou Alibaba.
Analyse comparative : Fonctionnalités clés des plateformes MLOps
Quels sont les différents types d'outils MLOps ?
Les outils MLOps tombent généralement dans trois catégories :
- Gestion des données
- Modélisation
- Opérationnalisation
Il existe également des outils qui peuvent être considérés comme des « plateformes MLOps », offrant une gestion complète du cycle de vie de l'apprentissage automatique.
Nous explorerons tour à tour les outils pour des tâches individuelles au sein des domaines majeurs et les plateformes MLOps.
Principales solutions de gestion des données
Meilleurs outils d'étiquetage des données
Les outils d'étiquetage des données (également appelés outils d'annotation de données, de balisage ou de classification) sont utilisés pour étiqueter de grands volumes de données tels que des textes, des images ou de l'audio. Les données étiquetées sont ensuite utilisées pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé afin de faire des prédictions sur de nouvelles données non étiquetées. Quelques exemples d'outils d'étiquetage de données incluent :
Pour plus d'informations, consultez notre article sur le choix d'un fournisseur d'étiquetage de données. N'oubliez pas non plus de consulter notre liste de services d'annotation de données.
Meilleures versions de données
Les outils de versionnage des données (également appelés contrôle de version des données) permettent de gérer différentes versions de jeux de données et de les stocker de manière accessible et bien organisée. Cela permet aux équipes de science des données de tirer des enseignements tels que l'identification de l'impact des changements de données sur les performances des modèles et la compréhension de l'évolution des jeux de données.
Quelques outils de versionnage de données populaires sont :
Solutions de modélisation
Meilleurs outils d'ingénierie des caractéristiques
Les outils d'ingénierie des caractéristiques automatisent le processus d'extraction de caractéristiques utiles à partir de jeux de données bruts pour créer de meilleures données d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique. Ces outils peuvent accélérer le processus d'ingénierie des caractéristiques pour des applications courantes et des problèmes génériques. Cependant, il peut être nécessaire d'améliorer les résultats de l'ingénierie des caractéristiques générés par machine en utilisant des connaissances du domaine. Quelques outils d'ingénierie des caractéristiques incluent :
Meilleurs outils de suivi des expériences
Le développement de projets d'apprentissage automatique implique d'exécuter plusieurs expériences avec différents modèles, paramètres de modèle ou données d'entraînement. Les outils de suivi des expériences enregistrent toutes les informations nécessaires sur différentes expériences pendant l'entraînement du modèle. Cela permet de suivre les versions des composants de l'expérience et les résultats, et permet de comparer différentes expériences. Quelques exemples d'outils de suivi d'expériences sont :
Meilleurs outils d'optimisation des hyperparamètres
Les hyperparamètres sont les paramètres des modèles d'apprentissage automatique, tels que la taille d'un réseau de neurones ou les types de régularisation que les développeurs de modèles peuvent ajuster pour obtenir différents résultats. Les outils d'ajustement ou d'optimisation des hyperparamètres automatisent le processus de recherche et de sélection des hyperparamètres qui offrent des performances optimales pour les modèles d'apprentissage automatique. Les outils d'ajustement des hyperparamètres populaires incluent :
Meilleurs outils de versionnage des modèles
Les outils de versionnage des modèles aident les data scientists à gérer différentes versions de modèles ML. Des informations telles que la configuration du modèle, les données de provenance, les hyperparamètres, les scores de perte de validation et autres métadonnées sont stockées dans un registre de modèles facilement accessible. Ce magasin de métadonnées aide les data scientists à identifier rapidement la configuration utilisée pour construire un modèle particulier, garantissant qu'ils n'utilisent pas par inadvertance un modèle incorrect ou obsolète.
Les systèmes de versionnage de modèles disposent également de mécanismes pour capturer les sorties du modèle pendant l'entraînement, fournissant un instantané de la performance d'un modèle donné pour chaque itération. Le versionnage aide à promouvoir la reproductibilité, garantissant que les résultats publiés peuvent être vérifiés dans de futures itérations ou enquêtes.
Quelques outils qui permettent le versionnage de modèles sont :
Ajouter comme source préféréeSolutions d'opérationnalisation
Meilleurs outils de déploiement / service de modèles
Les outils de déploiement de modèles d'apprentissage automatique facilitent l'intégration des modèles ML dans un environnement de production pour faire des prédictions. Quelques outils dans cette catégorie sont :
Meilleur suivi des modèles
Le suivi des modèles d'apprentissage automatique est crucial pour la réussite des projets ML, car les performances des modèles peuvent se dégrader en raison de changements dans les données d'entrée. Les outils de surveillance détectent les dérives de données et de modèles, ou d'autres anomalies, en temps réel et déclenchent des alertes basées sur les métriques de performance. Cela permet aux data scientists et aux ingénieurs ML de prendre des mesures, telles que le réentraînement du modèle, pour maintenir son efficacité.
Les outils de surveillance des modèles incluent :
Plateformes MLOps de bout en bout sélectionnées
Comme mentionné ci-dessus, il existe également des outils qui couvrent le cycle de vie de l'apprentissage automatique de bout en bout. Ces plateformes sont souvent fournies par des startups ou des géants de la technologie, mais il existe également des plateformes open source. Les plateformes MLOps populaires incluent :
Découvrez les principales plateformes MLOps dans notre sélection curée et basée sur des données pour trouver la meilleure adéquation pour vos besoins ML.
Autres catégories liées à MLOps
Outils d'assistance MLOps
Ces outils sont utilisés pour assister les développeurs MLOps et LLMOps dans des aspects spécifiques du déploiement MLOps et LLMOps. Ces outils incluent :
- Feature stores : Les feature stores servent de hub centralisé pour stocker, gérer et diffuser des fonctionnalités ML. Ils facilitent la découverte et le partage des valeurs de fonctionnalités, soutenant à la fois l'entraînement et le service de modèles. Les fonctionnalités clés incluent la capacité de créer des pipelines d'ingénierie de fonctionnalités, un service de fonctionnalités efficace, l'évolutivité, le versionnage, la validation, la gestion des métadonnées et l'intégration avec les flux de travail ML pour la reproductibilité.
- Frameworks d'intégration : Ces frameworks aident au développement d'applications LLM telles que des analyseurs de documents, des analyseurs de code, des chatbots, etc.
- Bases de données vectorielles (VD) : Les bases de données vectorielles stockent des données complexes et multidimensionnelles comme les dossiers de patients qui combinent symptômes, résultats de laboratoire et modèles comportementaux. Les VD peuvent rechercher et récupérer des données non structurées (comme des images, des vidéos, du texte et de l'audio) par contenu plutôt que par étiquettes ou balises. Les VD peuvent aider au versionnage et à la gestion des modèles dans MLOps et LLMOps.
LLM Operations (LLMOps)
Les opérations de grands modèles de langage sont un sous-ensemble spécialisé des opérations d'apprentissage automatique (MLOps) conçu pour le développement et le déploiement efficaces des Grands Modèles de Langage (LLMs).
LLMOps garantit que la qualité du modèle reste élevée et que la qualité des données est maintenue tout au long des projets de science des données en fournissant une infrastructure et des outils.
LLMOps englobe des plateformes et des utilitaires pour la gestion des LLMs, du fine-tuning et de l'évaluation au déploiement et à la surveillance. Découvrez plus d'outils LLMOps en consultant notre guide de marché basé sur des données.
Gouvernance de l'IA
La gouvernance de l'IA établit les cadres et les politiques qui façonnent la façon dont les technologies de l'IA sont développées, déployées et réglementées. L'objectif principal est de promouvoir des pratiques éthiques de l'IA et des bénéfices sociétaux tout en réduisant les risques tels que les biais et les conséquences non intentionnelles.
La gouvernance de l'IA est un aspect crucial des projets ML, c'est pourquoi les plateformes MLOPs de bout en bout offrent des capacités de gouvernance de l'IA. Découvrez d'autres outils de gouvernance de l'IA en lisant notre guide de marché complet.
FAQ
MLOps applique des pratiques répétables pour rendre le développement, le déploiement et la surveillance du ML plus efficaces et fiables.
Si vous avez encore des questions sur les outils et fournisseurs MLOps ou l'intelligence artificielle en général, nous aimerions vous aider :
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