Plateforme Machine Learning Operations (MLOps)

Découvrez la puissance du machine learning en production

Facilitez la collaboration entre les équipes data science et IT/Ops

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.

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machine learning model deployment pipeline

Automatisation du cycle de vie d’un modèle de machine learning

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.

train model

Entrainer le modèle

hybrid infrastructure management

Packager & déployer

job priority

Automatiser & gérer

job priority

Suivre la performance

job priority

Réentraîner le modèle

Avantages de Machine Learning Open Studio pour MLOps

Screenshot ProActive Machine Learning Open Studio

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

screenshot proactive resource manager

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

screenshot proactive studio workflow

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

screenshot job analytics

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

Démarrer avec MLOps en utilisant Machine Learning Open Studio

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.

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Comment intégrer le machine learning dans vos processus d’automatisation actuels ?

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.

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