Amazon SageMaker fournit des outils spécialement conçus pour les opérations de machine learning (MLOps) afin de vous aider à automatiser et à normaliser les processus tout au long du cycle de vie du ML. Grâce aux outils MLOps de SageMaker, vous pouvez facilement former, tester, dépanner, déployer et gouverner les modèles ML à l'échelle afin de stimuler la productivité des scientifiques des données et des ingénieurs ML tout en maintenant les performances des modèles en production.

La standardisation des environnements de développement ML augmente la productivité des experts en mégadonnées et, en fin de compte, le rythme de l'innovation en facilitant le lancement de nouveaux projets, la rotation de ces experts entre les projets et la mise en œuvre des meilleures pratiques ML. Amazon SageMaker Projects propose des modèles permettant de fournir rapidement des environnements standardisés pour les experts en mégadonnées, avec des outils et des bibliothèques à jour et bien testés, des dépôts de contrôle des sources, du code standard et des pipelines CI/CD.

Lire le guide du développeur pour automatiser les MLOps avec les projets SageMaker

La construction de modèles ML est un processus itératif qui implique l'entraînement de centaines de modèles différents à la recherche du meilleur algorithme, de la meilleure architecture de modèle et des meilleurs paramètres pour atteindre le niveau de précision de prédiction requis. Vous pouvez suivre les entrées et les sorties à travers ces itérations de formation pour améliorer la répétabilité des essais et la collaboration entre les experts des données en utilisant Amazon SageMaker Experiments, une fonction de gestion des expériences ML entièrement gérée.

SageMaker Experiments assure le suivi des paramètres, des métriques, des ensembles de données et d'autres artefacts liés à vos travaux de formation de modèles. Il offre une interface unique où vous pouvez visualiser vos travaux de formation en cours, partager des expériences avec des collègues et déployer des modèles directement à partir d'une expérience.

Gérer le machine learning avec Amazon SageMaker Experiments

L'automatisation des flux de formation vous aide à créer un processus reproductible afin d'orchestrer les étapes de développement du modèle pour une expérimentation rapide et une nouvelle formation du modèle. Vous pouvez automatiser l'ensemble du flux de travail de création de modèles, y compris la préparation des données, l'ingénierie des fonctionnalités, l'apprentissage du modèle, le réglage du modèle et la validation du modèle, en utilisant Amazon SageMaker Pipelines. Vous pouvez configurer SageMaker Pipelines pour qu'il s'exécute automatiquement à intervalles réguliers ou lorsque certains événements sont déclenchés, ou vous pouvez l'exécuter manuellement selon les besoins.

En savoir plus sur les pipelines de création de modèles Amazon SageMaker

Souvent, vous devez reproduire des modèles en production pour dépanner le comportement du modèle et déterminer la cause racine. Pour vous aider, Amazon SageMaker enregistre chaque étape de votre flux de travail, créant une piste d'audit des artefacts du modèle, tels que les données d'entraînement, les paramètres de configuration, les paramètres du modèle et les gradients d'apprentissage. Grâce au suivi du lignage, vous pouvez recréer des modèles pour déboguer les problèmes potentiels.

En savoir plus sur le suivi de la traçabilité Amazon SageMaker ML

La construction d'une application ML implique le développement de modèles, de pipelines de données, de pipelines d'entraînement et de tests de validation. Grâce à Amazon SageMaker Model Registry, vous pouvez suivre les versions des modèles, leurs métadonnées, telles que le regroupement des cas d'utilisation, et les bases des mesures de performance des modèles dans un référentiel central où il est facile de choisir le bon modèle à déployer en fonction des exigences de votre entreprise. En outre, SageMaker Model Registry enregistre automatiquement les flux d'approbation à des fins d'audit et de conformité.

En savoir plus sur l’enregistrement et le déploiement de modèles avec le registre des modèles

Les flux de développement du ML doivent s'intégrer aux flux d'intégration et de déploiement afin de fournir rapidement de nouveaux modèles pour les applications de production. Amazon SageMaker Projects apporte les pratiques CI/CD à ML, telles que le maintien de la parité entre les environnements de développement et de production, le contrôle des sources et des versions, les tests A/B et l'automatisation de bout en bout. Ainsi, vous mettez un modèle en production dès qu'il est approuvé et gagnez en efficacité. 

En outre, Amazon SageMaker offre des garanties intégrées pour vous aider à maintenir la disponibilité des points de terminaison et à minimiser les risques de déploiement. Pour vous aider à identifier automatiquement les problèmes à un stade précoce et à prendre des mesures correctives avant qu'ils n'aient un impact significatif sur la production, SageMaker se charge de mettre en place et d'orchestrer les meilleures pratiques de déploiement telles que les déploiements Bleu/Vert pour maximiser la disponibilité et leur intègration aux mécanismes de mise à jour des points de terminaison, tels que les mécanismes de retour en arrière automatique.

Créer des solutions de machine learning de bout en bout avec CI/CD à l’aide de projets SageMaker

Une fois qu'un modèle est en production, vous devez surveiller ses performances en configurant des alertes afin qu'un expert des données d'astreinte puisse résoudre le problème et déclencher une nouvelle formation. Amazon SageMaker Model Monitor vous aide à maintenir la qualité en détectant la dérive du modèle et du concept en temps réel et en vous envoyant des alertes pour que vous puissiez prendre des mesures immédiates. SageMaker Model Monitor surveille en permanence les caractéristiques de performance des modèles, telle que la précision, qui mesure le nombre de prédictions correctes par rapport au nombre total de prédictions, afin que vous puissiez remédier aux anomalies. SageMaker Model Monitor est intégré à SageMaker Clarify pour améliorer la visibilité des biais potentiels.

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Amazon SageMaker permet de déployer facilement des modèles ML pour l'inférence à haute performance et à faible coût pour tous les cas d'utilisation. Il offre une large sélection d'options d'infrastructure et de déploiement de modèles ML pour répondre à tous vos besoins d'inférence ML.

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