Qu’est-ce que l’infrastructure d’apprentissage machine ?

L’infrastructure d’apprentissage machine (ML ), qui inclut MLOps , fait référence à la pile technologique sous-jacente et aux ressources nécessaires pour soutenir le développement, le déploiement et la gestion des modèles et applications d’apprentissage machine. Elle joue un rôle crucial dans le domaine de l’intelligence artificielle (AI en fournissant les outils et cadres nécessaires aux scientifiques et ingénieurs des données pour créer et faire évoluer efficacement des solutions d’ML.

Disposer d’une infrastructure ML solide devient de plus en plus important pour les entreprises, car elles dépendent de plus en plus des modèles ML pour prendre des décisions en temps réel et obtenir un avantage concurrentiel. 

Cet article traite de ce qu’est l’infrastructure ML, de ses composants clés, de son importance et des bonnes pratiques et défis de l’infrastructure ML. 

Qu’est-ce que l’infrastructure d’apprentissage machine et quels sont ses principaux composants ?

L’infrastructure ML désigne l’ensemble des outils, technologies et ressources nécessaires pour soutenir le développement, la formation, le déploiement et la gestion des modèles et applications d’apprentissage machine. Il joue un rôle crucial dans l’écosystème de l’AI en fournissant l’infrastructure nécessaire aux scientifiques, ingénieurs et développeurs de données pour travailler efficacement avec des algorithmes et des modèles d’apprentissage machine.

Les infrastructures ML comportent plusieurs composants clés : 

• L’environnement de développement : L’infrastructure ML fournit des environnements et des outils aux spécialistes des données et aux ingénieurs pour développer des modèles d’apprentissage machine. Cela inclut les environnements de développement intégrés (IDE) tels que Jupyter Notebook , les langages de programmation tels que Python ou R, et les bibliothèques/trames tels que TensorFlow , PyTorch , scikit-learn , etc. Ces outils permettent aux chercheurs et aux développeurs d’expérimenter différents algorithmes, de prétraiter les données et d’entraîner des modèles à l’aide de diverses techniques.
• Gestion des données : L’infrastructure ML inclut des composants pour gérer et traiter efficacement les données. Il s’agit de solutions de stockage de données pour les bases de données SQL ou NoSQL, les lacs de données et les systèmes de fichiers distribués tels que HDFS . Les pipelines de données et les processus ETL (extraction, transformation, chargement) font également partie de l’infrastructure ML, ce qui permet d’ingérer, de nettoyer, de transformer et de préparer les données pour l’entraînement des modèles ML.
• Ressources informatiques : Les modèles d’ML automatique, en particulier les modèles d’deep learning, nécessitent souvent d’importantes ressources de calcul pour l’entraînement et l’inférence. L’infrastructure ML permet d’accéder à des ressources informatiques telles que des processeurs centraux, des processeurs graphiques et des TPU (unités de traitement du tenseur) sur site ou dans le cloud. Les structures informatiques distribuées comme Apache Spark et les plateformes de traitement de données comme Hadoop peuvent également faire partie de l’infrastructure ML pour gérer des tâches de traitement de données et d’entraînement de modèles à grande échelle.
• Formation et optimisation des modèles : Comme indiqué précédemment, l’infrastructure ML prend en charge l’entraînement et l’optimisation des modèles ML. Cela inclut l’infrastructure pour le réglage des hyperparamètres, l’évaluation des modèles et l’expérimentation afin d’améliorer les performances et la précision des modèles. Les outils et plateformes ML automatisés font également partie de l’infrastructure ML, ce qui simplifie le processus de sélection, d’entraînement et de déploiement des modèles pour les non-experts.
• Déploiement et prestation de modèles : Une fois qu’un modèle ML est entraîné et validé, l’infrastructure ML facilite son déploiement et son utilisation dans les environnements de production. Cela implique de créer des API ou des microservices évolutifs et fiables pour répondre aux prédictions ou aux informations générées par le modèle. Les technologies de conteneurisation telles que Docker et les outils d’orchestration tels que Kubernetes sont souvent utilisées pour déployer et gérer des modèles ML dans des environnements conteneurisés, garantissant ainsi l’évolutivité, la tolérance aux pannes et l’utilisation efficace des ressources.
• Surveillance et gestion : L’infrastructure ML inclut des capacités de surveillance et de gestion pour suivre les performances, l’état et l’utilisation des modèles ML déployés. Les outils de surveillance fournissent des informations sur la dérive des modèles, les problèmes de qualité des données et les indicateurs de performance (tels que la précision, la latence et le débit) au fil du temps. Les plateformes de gestion des modèles facilitent la gestion des versions, la mise à jour et la maintenance des modèles déployés, ce qui leur permet de rester efficaces et à jour en fonction de l’évolution des données et des besoins métier.

Importance de l’infrastructure ML

L’infrastructure ML est devenue extrêmement importante pour diverses raisons, notamment :

• L’explosion des données : Les entreprises collectent d’immenses quantités de données à partir de diverses sources, ce qui nécessite une infrastructure évolutive pour traiter et analyser ces données efficacement.
• Modèles ML de plus en plus volumineux et complexes : Les modèles ML comme les réseaux d’deep learning nécessitent une puissance de calcul importante et du matériel spécialisé (comme les GPU et les TPU) pour l’entraînement et l’inférence, ce qui stimule la demande de configurations d’infrastructure avancées. 
• Évolutivité : À mesure que les modèles de ML gagnent en complexité et en volume de données, il devient essentiel de disposer d’une infrastructure évolutive. Il s’agit notamment de structures informatiques distribuées (comme Apache Spark), de ressources basées sur le cloud (comme AWS , Google Cloud Platform et Azure ) et de technologies de conteneurisation (comme Docker et Kubernetes ) qui permettent une allocation et une gestion efficaces des ressources.
• Prise de décision en temps réel : Les secteurs comme la finance, la santé et l’e-commerce qui dépendent d’informations et de prévisions en temps réel nécessitent une infrastructure ML robuste capable de gérer des charges de travail à faible latence et haut débit. 
• Avantage concurrentiel : Les entreprises reconnaissent de plus en plus l’avantage concurrentiel de l’exploitation des technologies d’AI et de ML pour améliorer la prise de décision, améliorer l’expérience client, automatiser les processus et ouvrir de nouvelles opportunités commerciales. Une infrastructure ML fiable est essentielle pour tirer parti de ces avantages à grande échelle.
• Conformité réglementaire : La conformité aux réglementations sur la confidentialité et la sécurité des données, telles que le RGPD et le CCPA, nécessite une infrastructure robuste pour la gouvernance des données, l’auditabilité et l’explication des modèles, ce qui stimule les investissements dans l’infrastructure ML avec des fonctionnalités de gouvernance intégrées.

Bonnes pratiques pour la mise en œuvre de l’infrastructure d’apprentissage machine

Voici quelques-unes des meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l’infrastructure ML :

Évolutivité

L’infrastructure ML doit être évolutive pour gérer les volumes de données croissants, la complexité des modèles et les exigences des utilisateurs. 

Assurez-vous de :

• Choisissez des solutions basées sur le cloud comme AWS , Google Cloud Platform ou Azure qui offrent des ressources informatiques évolutives, des options de stockage et des services gérés adaptés aux charges de travail ML.
• Utilisez des structures informatiques distribuées (par exemple Apache Spark, Dask) et des systèmes de stockage évolutifs (par exemple Hadoop Distributed File System, Amazon S3) pour traiter des ensembles de données volumineux et parallélisation des calculs. 
• Mettez en œuvre des capacités de mise à l’échelle automatique pour ajuster dynamiquement l’allocation des ressources en fonction des exigences des charges de travail, garantissant ainsi une utilisation et des performances efficaces des ressources.

Sécurité

L’infrastructure ML doit respecter les bonnes pratiques de sécurité pour protéger les données, les modèles et les composants d’infrastructure sensibles contre les accès, les violations et les vulnérabilités non autorisés.

Assurez-vous de :

• Appliquer des techniques de chiffrement (par exemple, SSL/TLS pour les données en transit, chiffrement au repos) pour protéger les données et les communications au sein de l’infrastructure ML.
• Mettre en œuvre des contrôles d’accès, des mécanismes d’authentification et des autorisations basées sur les rôles pour limiter l’accès aux ressources et API sensibles.
• Mettre à jour et corriger régulièrement les composants logiciels, les bibliothèques et les dépendances pour traiter les vulnérabilités de sécurité et maintenir un environnement sécurisé.
• Envisagez de déployer des modèles ML dans des environnements sécurisés et isolés (par exemple, espaces de nom Kubernetes, clouds privés virtuels) afin d’atténuer les risques et de garantir la conformité aux réglementations sur la protection des données.

Optimisation des coûts

L’infrastructure ML doit être économique tout en répondant aux exigences de performance, d’évolutivité et de fiabilité.

Assurez-vous de :

• Optimisez l’utilisation des ressources en dimensionnant correctement les instances de calcul, en utilisant des instances ponctuelles ou des VM préemptibles (si elles sont prises en charge par le fournisseur de cloud) et en exploitant l’informatique sans serveur pour les charges de travail événementielles.
• Surveillez et analysez l’utilisation des ressources, les indicateurs de performance et les tendances de coûts à l’aide d’outils de surveillance (par exemple, CloudWatch, Stackdriver, Prometheus) pour identifier les opportunités d’optimisation et les mesures d’économie. Mettre en œuvre des stratégies de contrôle des coûts et de budgétisation (par exemple, marquage des ressources, quotas d’utilisation, alertes budgétaires) pour gérer les dépenses, éviter les surallocations et optimiser les dépenses entre les différents projets et équipes de ML.
• Envisagez d’utiliser des solutions de stockage économiques (par exemple, le stockage d’objets, les options de stockage à plusieurs niveaux) en fonction des schémas d’accès aux données et des exigences de conservation afin de minimiser les coûts de stockage sans sacrifier les performances.

Sélection d’outils et de technologies

Il est essentiel de choisir les bons outils et technologies pour construire une infrastructure de ML robuste et efficace qui s’aligne sur les exigences du projet, l’expertise de l’équipe et les objectifs à long terme.

Assurez-vous de :

• Évaluez les besoins spécifiques de vos projets ML, tels que le volume de données, la complexité du modèle, les exigences de traitement en temps réel et l’intégration aux systèmes existants.
• Tenez compte de facteurs tels que la facilité d’utilisation, l’évolutivité, le support communautaire, la compatibilité avec les langages et structures de programmation, les risques de verrouillage des fournisseurs et le coût lors du choix des outils et des plateformes.
• Tirez parti de plateformes et de frameworks ML populaires comme TensorFlow, PyTorch, scikit-learn et Apache Spark pour le développement de modèles, l’entraînement et les tâches de calcul distribué.
• Découvrez les services d’ML automatique managés proposés par les fournisseurs de cloud (p. ex. AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform, Azure Machine Learning) pour des flux de travail d’ML rationalisés, un déploiement automatisé des modèles et un provisioning d’infrastructure évolutif.
• Tirez parti des technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes, par exemple) pour emballer et déployer des applications ML de manière cohérente dans différents environnements, garantissant ainsi portabilité, reproductibilité et évolutivité.
• Envisagez d’utiliser des outils spécifiques à l’ML machine pour l’orchestration des flux de travail (par exemple, Apache Airflow, Kubeflow Pipelines), la gestion et la gestion des modèles (par exemple, MLflow, DVC) et la surveillance (par exemple, Prometheus, Grafana) afin d’améliorer la productivité, la collaboration et la visibilité opérationnelle au sein des équipes de ML.

Les défis de l’infrastructure ML

La gestion de l’infrastructure ML s’accompagne de divers défis que les organisations doivent relever pour garantir des opérations fluides et des projets ML réussis. 

Voici quelques difficultés courantes rencontrées dans la gestion de l’infrastructure ML et des solutions/stratégies potentielles pour les surmonter efficacement.

Versions et gestion des données

Gérer le contrôle des versions et suivre les modifications entre les ensembles de données, les étapes de prétraitement et l’ingénierie des fonctionnalités peut être difficile, entraînant des incohérences et des difficultés à reproduire les expériences. 

Considérez :  

• L’utilisation de systèmes de contrôle de version comme Git, non seulement pour le code, mais également pour la gestion des ensembles de données, des scripts de prétraitement et des artefacts de modèle, peut être utile. De plus, assurez-vous que les scientifiques des données s’engagent dans des changements et documentent les transformations de manière structurée.
• L’utilisation d’outils et de plateformes de gestion des versions de données tels que DVC (Data Version Control), Pachyderm ou MLflow pour suivre les modifications, créer des pipelines de données reproductibles et gérer efficacement des ensembles de données volumineux est également utile. 
• La mise en œuvre d’un suivi de la lignée de données pour comprendre la lignée et les dépendances entre les différentes versions des ensembles de données, des fonctionnalités et des modèles facilite l’audit et la reproductibilité.

Allocation et optimisation des ressources

L’allocation optimale des ressources (instances de calcul, GPU, mémoire, etc.) pour les tâches d’entraînement, d’expérimentation et de déploiement peut être complexe, entraînant une sous-utilisation ou une surallocation.

Considérez :

• Surveillance de l’utilisation des ressources, des indicateurs de performance et des schémas de charge de travail à l’aide d’outils de surveillance et de gestion (p. ex. CloudWatch, Prometheus, Grafana) pour identifier les goulets d’étranglement des ressources et les opportunités d’optimisation.
• Mettre en œuvre des politiques de mise à l’échelle automatique en fonction de la demande de charge de travail, des seuils d’utilisation des ressources et des considérations de coût pour ajuster dynamiquement l’allocation des ressources et faire évoluer les ressources de l’infrastructure en fonction des besoins.
• Utiliser des plateformes de conteneurisation et d’orchestration (Docker, Kubernetes, par exemple) pour déployer et gérer efficacement les charges de travail ML, en tirant parti de l’isolation basée sur les conteneurs, de l’isolation des ressources et des capacités de planification pour optimiser les ressources.

Déploiement et service de modèles

Déployer des modèles ML dans des environnements de production et fournir des prévisions fiables avec une faible latence peut être difficile en raison des dépendances, des problèmes de gestion des versions, des exigences d’évolutivité et des difficultés d’intégration.

Considérez :

• Conteneurisation de modèles ML à l’aide de Docker pour regrouper les dépendances, les bibliothèques et les environnements d’exécution, garantissant un déploiement cohérent entre différents environnements (par exemple, développement, tests, production).
• Utilisation de plateformes et de frameworks de service de modèle tels que TensorFlow Serving, TorchServe ou FastAPI pour des modèles évolutifs et haute performance, avec prise en charge de la version du modèle, de la surveillance et des tests A/B.
• Mise en œuvre de pipelines d’intégration continuede déploiement continu (CI/CD) pour le déploiement, les tests et la gestion des versions automatisés des modèles, afin de garantir des mises à jour, des capacités de restauration et une intégration transparentes avec les flux de travail de déploiement.
• Utilisation de plateformes informatiques sans serveur (par exemple AWS Lambda, Azure Azure Functions) pour la fourniture de modèles basés sur les événements, l’optimisation des coûts et l’évolution automatique en fonction du volume de demandes et de la simultanéité.

Surveillance et gestion des performances

Il peut être difficile de surveiller en temps réel les performances, l’état et le comportement des modèles ML, des composants d’infrastructure et des flux de travail sans avoir recours à des mécanismes de surveillance et de journalisation appropriés.

Considérez :

• Mise en œuvre de solutions de journalisation et de surveillance (p. ex. pile ELK, Prometheus/Grafana, Cloud Monitoring) pour suivre les indicateurs de performance clés (p. ex. précision, latence, débit), les journaux système, les erreurs et les anomalies dans les flux de travail et l’infrastructure ML.
• Mettre en place des mécanismes et des seuils d’alerte pour détecter et réagir de manière proactive aux problèmes de performance, aux défaillances et aux écarts par rapport au comportement attendu, garantissant ainsi la fiabilité et la disponibilité du système.
• Utiliser des outils de traçage distribué (Jaeger, Zipkin, par exemple) pour suivre les chemins d’exécution et les dépendances de bout en bout dans les systèmes ML distribués, ce qui facilite le débogage, l’optimisation et l’analyse des causes profondes des goulets d’étranglement des performances.

Conclusion

L’infrastructure ML joue un rôle essentiel dans la réussite des initiatives d’AI en relevant des défis critiques tels que la gestion des versions de données, l’allocation des ressources, le déploiement de modèles et la surveillance des performances. Une gestion efficace de l’infrastructure ML implique la mise en œuvre de bonnes pratiques et l’exploitation d’outils et de stratégies appropriés pour surmonter ces défis. En adoptant des systèmes de contrôle de version pour les données et le code, en optimisant l’allocation des ressources grâce à l’évolution automatique et à la conteneurisation, en déployant des modèles à l’aide de plateformes de service évolutives et en surveillant les indicateurs de performance en temps réel, les organisations peuvent garantir la fiabilité, l’évolutivité et l’efficacité de leurs projets ML.

La mise en œuvre d’une infrastructure ML robuste améliore non seulement la productivité et la collaboration au sein des équipes, mais permet également aux organisations de stimuler l’innovation, d’atteindre leurs objectifs commerciaux et de libérer tout le potentiel des technologies d’AI. Elle permet aux scientifiques, ingénieurs et développeurs de données d’expérimenter des modèles complexes, de faire évoluer des solutions pour gérer des volumes de données croissants et de déployer des modèles prédictifs en production en toute confiance. 

Pure Storage a développé des solutions telles que FlashStack® pour relever les défis liés aux pipelines de données AI et ML. Nous proposons des solutions AIRI – AI-Ready Infrastructure optimisées pour l’échelle de l’entreprise et nous pouvons vous aider à faire évoluer votre datacenter pour l’AI et l’ML. Découvrez comment Pure Storage accélère l’AI et le ML et prend en charge votre infrastructure ML.