Dans le monde en évolution rapide de la science des données, le déploiement de modèles d’apprentissage automatique est devenu une étape cruciale pour concrétiser les avantages de l’IA dans les applications du monde réel. Avec la demande croissante de solutions de machine learning performantes et évolutives, une pléthore d’outils et de plates-formes ont émergé pour simplifier et rationaliser le processus de déploiement.
Des services basés sur le cloud aux frameworks open source, ces outils offrent une gamme de fonctionnalités permettant aux organisations de déployer efficacement leurs modèles, d’optimiser les performances et d’atteindre leurs objectifs commerciaux. Dans cet article, nous allons explorer les 9 meilleurs outils de déploiement d’apprentissage automatique qui révolutionnent la façon dont nous mettons en production nos modèles d’IA.
1. Kubeflow : La boîte à outils complète pour Kubernetes
Kubeflow est un framework robuste spécifiquement conçu pour Kubernetes, qui se concentre sur la gestion des systèmes de machine learning de bout en bout. Avec ses capacités d’empaquetage et d’orchestration de conteneurs Docker, Kubeflow simplifie le développement et le déploiement des workflows d’apprentissage automatique tout en assurant la traçabilité des modèles.
Cette plateforme offre une suite complète d’outils puissants et d’architectures pour exécuter efficacement diverses tâches de ML. Son interface utilisateur intuitive facilite la gestion et le monitoring des expériences et des déploiements. Initialement lancé par Google, Kubeflow est devenu un framework multi-cloud et multi-architecture couvrant l’ensemble du pipeline d’apprentissage automatique.
2. Gradio : L’interface utilisateur flexible et open source
Gradio est une bibliothèque Python open source qui permet aux développeurs de créer rapidement des interfaces utilisateur conviviales et adaptables pour leurs modèles de machine learning. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez concevoir des composants d’UI attrayants pour interagir avec vos modèles, API ou fonctions.
Gradio propose une variété d’éléments d’interface personnalisables pour répondre aux besoins spécifiques de vos applications. Son installation simple via pip et sa configuration minimale en font un choix idéal pour partager rapidement vos modèles avec un public plus large. Que vous travailliez dans un script Python autonome ou un notebook Jupyter, Gradio s’intègre de manière transparente à votre environnement.
3. Cortex : La plateforme multi-framework polyvalente
Cortex est un outil open source polyvalent qui prend en charge divers frameworks de machine learning. Il offre un contrôle complet sur les opérations de gestion des modèles, du service à la surveillance, en s’adaptant à différents workflows d’apprentissage automatique.
Construit sur des services AWS tels qu’EKS, Lambda ou Fargate, Cortex s’intègre de manière transparente avec des projets open source comme Docker, Kubernetes, TensorFlow Serving et TorchServe. Avec ses capacités d’évolutivité des points de terminaison et de monitoring des performances, Cortex offre une solution efficace pour gérer les charges de travail d’IA à grande échelle.
4. Seldon : Le framework accélérateur de déploiement
Seldon Core, disponible via Seldon.io, est un framework open source qui accélère le déploiement de modèles et d’expériences de machine learning. Il prend en charge les modèles créés avec n’importe quel framework d’apprentissage automatique et tire parti des fonctionnalités avancées de Kubernetes pour gérer les graphes de modèles et la mise à l’échelle.
Seldon offre des options de déploiement sur site et dans le cloud, ainsi que des intégrations CI/CD pour faciliter les mises à jour des modèles. Son système d’alertes et son interprétabilité des prédictions en font un outil puissant pour les déploiements d’IA en entreprise.
5. BentoML : Le builder de services ML en Python
BentoML simplifie la création de services de machine learning en fournissant une architecture Python standardisée pour empaqueter et maintenir des API de production. Il permet de conditionner des modèles entraînés pour une diffusion en ligne ou hors ligne, en utilisant n’importe quel framework d’apprentissage automatique.
Le serveur de modèles haute performance de BentoML prend en charge le micro-batch adaptatif et peut faire évoluer indépendamment les travailleurs d’inférence. Son tableau de bord centralisé facilite la gestion des modèles et le suivi des déploiements. Avec sa conception modulaire et sa génération automatique d’images Docker, BentoML rationalise la mise en production de vos modèles d’IA.
6. SageMaker : Le service tout-en-un d’Amazon
Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui fournit des modules pour construire, entraîner et déployer des modèles de machine learning à n’importe quelle échelle. Il offre aux développeurs et aux scientifiques des données un moyen rapide et efficace de créer des modèles dans un environnement hébergé prêt pour la production.
Avec son instance de notebook Jupyter intégrée, SageMaker facilite l’accès aux sources de données pour l’exploration et l’analyse. Il propose également des algorithmes d’apprentissage automatique optimisés pour le traitement de grands volumes de données dans des environnements distribués. SageMaker est un choix populaire pour les entreprises cherchant une solution de bout en bout pour leurs projets d’IA.
7. TorchServe : Le serveur de modèles PyTorch
TorchServe est un framework de service de modèles PyTorch qui simplifie le déploiement de modèles entraînés à grande échelle. Développé par AWS dans le cadre du projet PyTorch, TorchServe offre un service léger et à faible latence avec des performances et une évolutivité élevées.
Avec des fonctionnalités telles que le service multi-modèles, la gestion des versions, les métriques de surveillance et les points de terminaison RESTful, TorchServe est un outil puissant pour les déploiements de modèles PyTorch. Il fournit également des bibliothèques intégrées pour des tâches courantes de ML, réduisant ainsi le temps et les efforts de codage.
8. Kubernetes : L’orchestrateur de conteneurs incontournable
Kubernetes est une plateforme open source largement adoptée pour gérer les charges de travail et les services conteneurisés. Les déploiements Kubernetes permettent des mises à jour déclaratives des applications, en spécifiant le cycle de vie et les images à utiliser.
En utilisant Kubernetes pour le déploiement de modèles d’apprentissage automatique, vous bénéficiez d’une stabilité et d’une cohérence accrues, ainsi que d’un vaste écosystème d’outils pour améliorer la productivité et l’efficacité. De plus, Kubernetes peut s’avérer plus rentable que d’autres solutions de déploiement d’IA propriétaires.
9. TensorFlow Serving : Le serveur de modèles haute performance
TensorFlow Serving est une solution performante pour servir des modèles d’apprentissage automatique en production. Il permet de déployer facilement des modèles entraînés en tant que points de terminaison d’API REST, en conservant la même architecture de serveur.
TensorFlow Serving est suffisamment robuste pour gérer une grande variété de modèles et de types de données. Utilisé par de nombreuses entreprises de premier plan, il constitue une excellente base pour servir des modèles à grande échelle. Son architecture efficace permet à plusieurs utilisateurs d’accéder simultanément au modèle, tandis qu’un équilibreur de charge gère les volumes élevés de requêtes.
Conclusion
Le déploiement de modèles d’apprentissage automatique est devenu un aspect essentiel du workflow de la science des données, permettant aux organisations de concrétiser la valeur de leurs initiatives d’IA. Les 9 outils présentés dans cet article, des plateformes cloud aux frameworks open source, offrent des fonctionnalités variées pour rationaliser et optimiser le processus de déploiement.
En choisissant l’outil approprié en fonction des besoins spécifiques de votre projet, vous pouvez déployer efficacement vos modèles, améliorer leurs performances et atteindre vos objectifs commerciaux. Alors que le domaine de l’apprentissage automatique continue d’évoluer, il est essentiel de rester à jour avec les dernières avancées technologiques pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA.
