Le déploiement de modèles de Machine Learning et de Data Science en production est une étape clé dans la réussite d’un projet Big Data. Pourtant, de nombreux projets échouent à ce stade en raison de la négligence de cette phase cruciale. Cette formation vous enseigne les bonnes pratiques et les techniques nécessaires pour sécuriser le déploiement de vos modèles, dès le début du projet.
Vous apprendrez à aborder les pré-requis, choisir les outils adaptés à votre environnement, mettre en place des solutions de monitoring et assurer une gestion continue de vos modèles après leur mise en production.
Objectifs
Objectif opérationnel :
Être capable de déployer avec succès des modèles de Machine Learning et de Data Science en production et d’en assurer le suivi.
Objectifs pédagogiques :
À l’issue de cette formation, vous aurez acquis les connaissances et compétences suivantes :
- Définir les pré-requis pour la mise en production et le monitoring des modèles dès la phase de cadrage du projet.
- Choisir les outils et technologies adaptés à votre environnement IT et aux contraintes du projet.
- Déployer des modèles de Machine Learning et de Data Science en production.
- Mettre en place un système de monitoring pour évaluer la performance des modèles en production.
- Entraîner les modèles de manière continue (retrain, re-score, re-validate) pour maintenir leur efficacité.
- Mesurer le drift des modèles et remplacer les anciens modèles par des versions améliorées.
- Implémenter l’intégration continue (CI) dans le déploiement.
À qui s’adresse cette formation ?
Public :
Cette formation est destinée à :
- Développeurs
- Ingénieurs Machine Learning
- Data Scientists
- Data Engineers
- Data Ops
Prérequis :
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d’avoir des connaissances de base en Data Science et Machine Learning (statistiques, algorithmie), ainsi qu’en cloud, Linux, réseau, Python, et bash.
Contenu du cours Machine Learning & Data Science
Introduction et rappels
- Objectifs du Machine Learning : Résoudre des problèmes à l’aide de modèles prédictifs.
- Rappels de l’écosystème Data Science : Langages, outils, pratiques courantes.
- Les raisons des échecs des passages en production : Identifier les obstacles récurrents.
État de l’art de l’organisation des projets de Data Science
- Qui déploie les modèles et comment ?
- Rôles des différents intervenants : Data Scientist, Data Engineer, Data Ops.
- Les limites d’une organisation traditionnelle et les défis rencontrés.
Solutions logicielles de déploiement de modèles de Machine Learning
- Déploiement sans outillage : Limites techniques et coûts associés.
- Exemples de frameworks populaires : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.
- Exemples dans le Cloud : Déploiement sur AWS, GCP, Azure.
Bonnes pratiques pour réussir la mise en production
- Critères d’acceptabilité : Implication des métiers dès le début.
- Test des algorithmes : Collaboration continue avec les métiers pour affiner les modèles.
- Identification des données requises et disponibilité : Garantir l’accès aux données pertinentes.
Outils et compétences pour faciliter les déploiements
- Outils modernes : TFX, MLflow, Kubeflow, Cloudera, Dataiku.
- Nouveaux profils : Ingénieur Machine Learning et Data Ops.
Choix des outils et frameworks
- État de l’art des outils utilisés par les grandes entreprises.
- Impact des choix d’outils sur les coûts : Estimation des coûts des outils de collaboration, de déploiement, de monitoring, etc.
Critères d’un bon modèle pour la production
- Portabilité : Assurer que le modèle fonctionne sur différentes plateformes.
- Scalabilité : Adapter le modèle aux exigences futures.
- Testabilité et utilisabilité : Préparer le modèle à l’intégration avec les systèmes existants.
Déploiement en production
- Entraînement en production : Batch vs real-time training.
- Monitoring et mesure des écarts : Mesurer le drift des modèles en production.
- Entraînement continu des modèles : Mettre en place un cycle de retrain, re-score, et re-validation.
Mesurer la réussite d’un déploiement
- Critères de succès : Comment évaluer le succès d’un modèle après son déploiement ?
- Métriques de performance : Utiliser les bonnes métriques pour le suivi en production.
Travaux Pratiques
- Déploiement d’un modèle dans GCP.
- Simulations et retours d’expérience : Analyse des défis rencontrés en conditions réelles.
Cette formation alterne théorie et pratique pour vous permettre d’assimiler les concepts tout en développant des compétences directement applicables à vos projets. Elle vous permettra d’acquérir les clés pour réussir le déploiement, le suivi et la gestion des modèles en production, essentiels à la réussite des projets de Data Science et Machine Learning.
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