Comment déployer un modèle de machine learning en production ?

Depuis quelques décennies, le déploiement data science est un domaine attirant qui ne cesse pas de séduire davantage des entreprises. En ce moment, elle est intégrée sur les processus d’industrialisation. Mais, l’une des choses les plus difficiles à mettre en place afin de devenir une entreprise data science attirante est de connaître comment déployer d’une façon plus rapide les modèles de machine learning en production. De ce fait, les questions qu’on devra répondre sont : comment faire pour bien déployer un modèle de machine learning en production ? Quels sont les différents modes pour déployer un modèle de machine learning en production ? Et quels avantages il y a-t-il a déployer un modèle de machine learning en production ?

Comment faire pour bien déployer un modèle de machine learning en production ?

En principe, la procédure de déploiement de modèles de Machine Learning exige certaines entrées :

  • Tout d’abord, il a besoin d’un accès à la totalité des données brutes utilisées pour l’entraînement du modèle.
  • Ensuite, il a besoin aussi d’un script d’entraînement pour le déploiement data science ainsi qu’une plateforme afin de réaliser un entraînement de modèles.
  • Et enfin, il a besoin d’un script pour développer le modèle en production par une API ainsi qu’un  programme cible  afin de déployer le modèle.

D’ailleurs, la mise en place de processus de déploiement d’un modèle de Machine Learning en production  n’est pas moindre chose, de plus il n’y a pas de façon ultime pour mettre en production. Pour cela, chaque entreprise pourra avoir son processus propre pour mettre en production toutes les étapes de mise en service successives. Pour en savoir plus, consultez la plateforme de data engineering qui aide les équipes data à déployer, exécuter et mettre à l’échelle leur modèles en production.

En général, il existe deux étapes de processus de déploiement de modèles de machine learing, ce sont : l’étape de déploiement data science ainsi que l’étape d’entraînement. Chaque étape relève de plus en plus des équipes IT. Mais on pourra faire le même avec le déploiement d’une autre application en production.

quels sont les différents modes pour déployer un modèle de machine learning en production ?

En général, il y a trois principaux  modes pour bien déployer un modèle machine learning en production qui concordent aux degrés de maturité du projet. Ce sont :

– le mode manuel : c’est un moyen à utiliser en primeur quand l’on voudra tester un nouveau concept ou démontrer la valeur ainsi que la nécessité d’un modèle. Ce moyen est rapide à mettre en place et n’a pas besoin de grandes compétences IT ;

– le mode batch : cette méthode de déploiement exige un effort limité tel que les compétences techniques traditionnelles ainsi que d’une durée réduite. Mais elle s’apparaît plus efficace surtout pour les données volumineuses ;

– et le mode à la demande : cette méthode consiste à mettre en place un système qui permet d’obtenir en temps réel la réponse d’un scoring. Mais d’ailleurs, pour le cas d’un modèle data science, cette méthode est un peu moins performante que les autres précédentes pourtant elle a d’un énorme avantage d’être plus facile à maintenir dans le temps ainsi que plus continuel.

Les avantages de bien déployer un modèle de machine learning en production ?

Le déploiement de modèles de machine learning en production permet d’optimiser la gestion de la qualité des fournisseurs qui trouve des patterns sur des données des fournisseurs. De plus, bien déployer un modèle de machine learning en production permet de découvrir de nouveau pattern sur les données issues des éléments de supply chain. Afin de se faire, ce processus technique se renforce des algorithmes en identifiant rapidement les facteurs de réussite. Donc, c’est un processus qui permet d’avoir de nouveaux nombreux avantages. Et pour terminer, la mise en place de modèle de machine learning permet d’analyser d’une façon plus rapide les ensembles des données plus spacieux et diversifiés.

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