Découvrez la puissance du machine learning en production
Faire fonctionner l’intelligence artificielle en production est plus complexe qu’entraîner les modèles de machine learning et les déployer en tant qu’API pour la prédiction. Seul un faible pourcentage des projets de machine learning parviennent en production en raison de la complexité du déploiement, du manque d’outils de gouvernance et de bien d’autres raisons. Souvent, une fois en production, les modèles de ML ne parviennent pas à s’adapter aux changements de l’environnement et de ses données dynamiques, ce qui entraîne une dégradation des performances.
Pour maintenir la précision des prévisions en production, un suivi actif des performances du modèle est obligatoire. Cela permet de savoir quand il faut l’entraîner à nouveau en utilisant les données et les techniques de mise en œuvre les plus récentes, puis le redéployer en production.
Pour mettre en place ce cercle vertueux, il est nécessaire d’établir un CI/CD (intégration continue/livraison continue), ainsi qu’un entraînement continu des modèles, propre aux systèmes de machine learning. Le déploiement d’un pipeline de machine learning capable d’automatiser le réentraînement et le redéploiement de nouveaux modèles vous aidera à vous adapter aux changements rapides de vos données et de votre environnement métier.
Le produit MLOS (Machine Learning Open Studio) d’Activeeon aide les data scientists et les administrateurs système à travailler ensemble dans une approche MLOps permettant de mettre les modèles de ML en production. Il simplifie la gestion du cycle de vie des applications d’apprentissage automatique de bout en bout en offrant orchestration, automatisation et scalabilité.
MLOps couvre l’ensemble du cycle de vie de machine learning (ou de deep learning) : génération de modèles (cycle de vie du développement ML, intégration continue/livraison continue), orchestration et déploiement, suivi et analyse. Vous pouvez déployer et surveiller des modèles d’apprentissage automatique, puis gérer leur utilisation dans des environnements de production.
Machine Learning Open Studio (MLOS) d’Activeeon permet d’établir un cycle de vie reproductible et scalable d’apprentissage automatique afin de réduire la complexité de l’IA pour une mise en production rapide. Il vous aide à créer des pipelines adaptables afin de travailler avec des modèles dynamiques.
Entrainer le modèle
Packager & déployer
Automatiser & gérer
Suivre la performance
Réentraîner le modèle
Intégration avec des outils et plates-formes existants pour faciliter le déploiement des modèles
Déployez vos modèles de machine learning en utilisant les notebooks existants tels que Jupyter
Sélectionnez vos bibliothèques préférées
Profitez de plus d’une centaine de connecteurs inclus pour le cloud, sources de données et machine learning
Intégrations avec des outils existants comme Tensorflow, Spark, Flink, Docker
Déployez vos projets de ML sur des infrastructures de production modernes
Solution ouverte avec accès via GUI, REST API ou CLI
Scalabilité dynamique en production pour gérer des milliers de pipelines
Scalabilité des applications de machine learning en production
Exécution à grande échelle sur de nombreux cœurs CPU et GPU
Portabilité avec Docker, Kubernetes, Podman & Singularity pour le déploiement à l’échelle de modèles et de charges de travail HPC
Déploiement des applications d’apprentissage automatique scalables sur le cloud, sur site ou infrastructure hybride
Conçu pour fonctionner avec des infrastructures et des technologies Ops existantes : mécanismes modernes d’intégration LDAP/Active Directory et contrôle d’accès basé sur les rôles
Workflows pour une orchestration du machine learning de bout en bout
Minimise la complexité de l’IA grâce à un cycle de vie de l’apprentissage automatique reproductible et scalable
Packages d’IA et workflows prêts à être utilisés en production
Catalogue en libre-service avec des centaines d’exemples de tâches et de workflows de machine learning et de deep learning
Modèles de machine learning en tant que service (MaaS)
Auto-ML pour accélérer la recherche des bons paramètres, tuning des hyperparamètres
Détection automatique des déviations de données
Audit et traçabilité avec archivage incrémental des prévisions des modèles en production
Gestion, suivi et optimisation des applications de machine learning via des portails modernes pour tout type d’utilisateur
Workflow Studio pour la définition et la personnalisation des tâches de machine learning
Ordonnanceur et gestionnaire de ressources intégrés pour automatiser les charges de travail liées au machine learning, surveiller l’exécution et l’infrastructure, définir des alertes, hiérarchiser les tâches, accéder aux logs complets, analyser les résultats
Tableau de bord avec l’automatisation des workflows basée sur un calendrier et visualisation des projets en mode Gantt
Job Analytics pour sélectionner rapidement le meilleur modèle et visualiser les métriques spécifiques au modèle
Versioning des workflows pour la traçabilité du code et des données
De plus en plus d’entreprises investissent dans MLOps afin de créer des modèles d’entreprise pour l’automatisation et la productivité. MLOps est le meilleur moyen de tirer parti des avantages de l’IA en production.
Machine Learning Open Studio vous permet d’automatiser l’entrainement des modèles, le déploiement des applications, l’optimisation et la surveillance en production. Les tableaux de bord analytiques fournissent toutes les mesures spécifiques, y compris la surveillance de l’infrastructure, l’utilisation des ressources et les notifications.
Vous n’avez pas besoin de passer immédiatement des processus manuels à de l’automatisation complète. Vous pouvez progressivement mettre en place des pratiques MLOps pour améliorer l’automatisation du développement et de la production de votre système ML.
Machine Learning Open Studio (MLOS) a été créé pour les data scientists, y compris les citizen data scientists, et les administrateurs système. Ses interfaces utilisateur graphiques et ses intégrations avec les plateformes de machine learning existantes permettent d’automatiser le pipeline d’apprentissage automatique en utilisant des workflows scalables basés sur ProActive Workflows & Scheduling.
Contactez-nous pour discuter de votre projet : notre équipe sera heureuse de vous faire une démonstration des capacités de notre solution en fonction de votre cas spécifique.