Comment déployer votre modèle de ML ?

Introduction

En 2023, la valeur du marché mondial du Machine Learning a atteint 33,9 milliards de dollars et devrait atteindre 126,7 milliards de dollars d’ici 2028.

Le déploiement d’un modèle de Machine Learning (ML) est la phase finale du processus de développement d’un modèle. Il s’agit de rendre le modèle disponible pour une utilisation en production. Le déploiement d’un modèle de ML présente de nombreux avantages, notamment :

  • Il permet d’utiliser le modèle pour prendre des décisions dans le monde réel.
  • Il permet d’automatiser des tâches répétitives.
  • Il permet de gagner du temps et de l’argent.

Le déploiement d’un modèle de ML peut être un processus complexe, en fonction de la complexité du modèle et de l’environnement de production. Cependant, en suivant les étapes décrites ci-dessous, vous pouvez déployer votre modèle de ML avec succès.

1) Préparer le modèle

Avant de pouvoir déployer votre modèle, vous devez le préparer. Cela signifie s’assurer que le modèle est prêt à être utilisé en production. Il s’agit notamment de :

  • S’assurer que le modèle est bien entraîné et qu’il a des performances acceptables.
  • S’assurer que le modèle est bien documenté, afin que les utilisateurs puissent le comprendre et l’utiliser.
  • S’assurer que le modèle est compatible avec l’environnement de production.

2) Choisir un cible de déploiement

La cible de déploiement est l’endroit où votre modèle sera exécuté en production. Il existe deux principales options de cible de déploiement :

  • Sur site : le modèle est déployé sur des serveurs ou des machines virtuelles situés dans votre centre de données.
  • Dans le cloud : le modèle est déployé sur des serveurs ou des machines virtuelles situés dans le cloud.

Le choix de la cible de déploiement dépend de vos besoins spécifiques. Si vous avez besoin d’un contrôle total sur l’environnement d’exécution du modèle, vous pouvez choisir de le déployer sur site. Si vous souhaitez une solution plus flexible et évolutive, vous pouvez choisir de le déployer dans le cloud.

1) Créer un environnement d’exécution du modèle

  • L’environnement d’exécution est le système qui exécutera votre modèle en production. Il s’agit notamment du matériel, du logiciel et des ressources nécessaires au bon fonctionnement du modèle.
  • Si vous déployez votre modèle sur site, vous devez configurer vous-même l’environnement d’exécution. Si vous déployez votre modèle dans le cloud, vous pouvez utiliser une plateforme de Machine Learning (ML) qui fournit un environnement d’exécution préconfiguré.

4) Déployer un modèle

Une fois que vous avez préparé le modèle, choisi une cible de déploiement et créé un environnement d’exécution, vous pouvez déployer le modèle.

Le processus de déploiement varie en fonction de la cible de déploiement et de la plateforme de ML que vous utilisez. Cependant, les étapes générales suivantes sont généralement impliquées :

  • Inscrire le modèle : avant de pouvoir déployer le modèle, vous devez l’inscrire dans votre espace de travail ML. Cela permet à la plateforme de ML de suivre le modèle et de le rendre disponible pour le déploiement.
  • Préparer le script d’inférence : le script d’inférence est le code qui exécute le modèle en production. Vous devez préparer le script d’inférence en fonction de la cible de déploiement et de la plateforme de ML que vous utilisez.
  • Définir la configuration d’inférence : la configuration d’inférence spécifie les paramètres de l’environnement d’exécution du modèle. Vous devez définir la configuration d’inférence en fonction de vos besoins spécifiques.
  • Déployer le modèle : une fois que vous avez préparé le script d’inférence et défini la configuration d’inférence, vous pouvez déployer le modèle.

5) Tester le modèle

Une fois que vous avez déployé le modèle, vous devez le tester pour vous assurer qu’il fonctionne correctement. Vous pouvez tester le modèle en envoyant des données d’entrée et en vérifiant les résultats.

6) Mettre le modèle en production

Une fois que vous avez testé le modèle et que vous êtes satisfait de ses performances, vous pouvez le mettre en production. Cela signifie rendre le modèle disponible pour les utilisateurs finaux.

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Conclusion

Le déploiement d’un modèle de ML est une étape importante dans le processus de développement d’un modèle. En suivant les étapes décrites ci-dessus, vous pouvez déployer votre modèle de ML avec succès et l’utiliser pour prendre des décisions dans le monde réel.