Iguazio - Le cœur de votre pipeline OML avec le Feature Store
Table des matières
- Introduction
- La perspective opérationnelle du Feature Store
- Les défis dans l'opérationnalisation des pipelines d'apprentissage automatique
- La solution du Feature Store
- Regrouper les équipes
- Réduire le processus de développement à la production
- Accéder aux fonctionnalités de manière structurée et sécurisée
- Améliorer l'exactitude des modèles
- Les avantages du Feature Store
- Cas d'utilisation et études de cas
- La démo du Feature Store
- Conclusion
📝 L'intégration efficace du Feature Store dans vos pipelines d'apprentissage automatique
Le Feature Store joue un rôle essentiel dans l'opérationnalisation des pipelines d'apprentissage automatique. Dans cet article, nous explorerons en détail la perspective opérationnelle du Feature Store et discuterons des défis auxquels les organisations sont confrontées dans ce domaine. Nous présenterons ensuite en détail la solution du Feature Store et expliquerons comment elle peut aider à surmonter ces défis.
1. Introduction
L'apprentissage automatique est devenu un élément essentiel des applications métier de nombreuses organisations. Cependant, l'intégration de l'apprentissage automatique dans les pipelines opérationnels peut être un défi complexe.
Dans un environnement de recherche, les scientifiques des données travaillent souvent de manière isolée dans des notebooks ou des IDE, tandis que les ingénieurs des données utilisent des outils tels que Spark et Hadoop, et les ingénieurs en apprentissage automatique et DevOps travaillent avec des conteneurs et Kubernetes. Cette fragmentation de l'équipe et de l'infrastructure rend difficile la création d'un environnement cohérent pour développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle.
De plus, le passage des modèles d'apprentissage automatique du développement à la production est un processus long et complexe. Cela implique des étapes telles que les tests unitaires, l'emballage des modèles, la sécurité, l'optimisation des performances, etc., qui ne sont pas familières aux scientifiques des données.
En outre, l'accès aux fonctionnalités nécessaires pour entraîner et déployer des modèles peut être un défi en soi. Souvent, les scientifiques des données doivent contacter différents départements pour obtenir les données nécessaires, ce qui peut entraîner des retards et des incohérences entre les ensembles de données.
Enfin, les modèles d'apprentissage automatique peuvent être très précis lorsqu'ils sont entraînés sur des ensembles de données spécifiques, mais peuvent échouer en production lorsque les données réelles ont un comportement différent. Cela nécessite un suivi et des mesures correctives continus pour maintenir l'exactitude des modèles.
2. La perspective opérationnelle du Feature Store
Le Feature Store est une solution qui vise à simplifier l'opérationnalisation des pipelines d'apprentissage automatique. Il agit comme un centre de données centralisé pour les fonctionnalités nécessaires à l'entraînement et au déploiement des modèles.
L'un des principaux avantages du Feature Store est qu'il permet de regrouper et de connecter les différentes équipes travaillant sur les différentes parties du pipeline d'apprentissage automatique. Les scientifiques des données, les ingénieurs des données et les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent tous travailler dans un environnement commun, facilitant ainsi la collaboration et l'intégration des différentes parties du pipeline.
De plus, le Feature Store permet de réduire le processus de développement à la production en automatisant les étapes telles que les tests unitaires, l'emballage des modèles, la sécurité, etc. Cela permet de réduire la charge de travail des scientifiques des données et d'accélérer le déploiement des modèles.
En outre, le Feature Store facilite l'accès aux fonctionnalités en cataloguant et en organisant les fonctionnalités de manière structurée. Les scientifiques des données peuvent ainsi accéder aux fonctionnalités dont ils ont besoin de manière rapide et sécurisée, sans avoir à contacter différents départements ou à extraire manuellement les données.
Enfin, le Feature Store permet d'améliorer l'exactitude des modèles en fournissant des mécanismes de suivi et de correction. Les données générées lors de l'entraînement et du déploiement des modèles sont stockées dans le Feature Store, ce qui permet de comparer les performances des modèles en production avec celles des modèles en entraînement. Cela permet d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes d'exactitude.
En résumé, le Feature Store est un outil essentiel pour l'opérationnalisation des pipelines d'apprentissage automatique. Il facilite la collaboration entre les différentes équipes, réduit le processus de développement à la production, facilite l'accès aux fonctionnalités et améliore l'exactitude des modèles.
3. Les défis dans l'opérationnalisation des pipelines d'apprentissage automatique
Avant d'explorer la solution du Feature Store plus en détail, il est important de comprendre les défis auxquels les organisations sont confrontées dans l'opérationnalisation des pipelines d'apprentissage automatique.
L'un des principaux défis est la fragmentation des équipes et des infrastructures. Les scientifiques des données, les ingénieurs des données et les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent souvent de manière isolée, utilisant des outils et des méthodes différents pour leurs tâches respectives. Cela rend difficile la collaboration et l'intégration des différentes parties du pipeline d'apprentissage automatique.
De plus, le processus de développement à la production est long et complexe. Les scientifiques des données, qui sont formés pour l'analyse et la modélisation de données, ne sont souvent pas familiers avec les pratiques de développement logiciel telles que les tests unitaires, l'emballage des modèles et la sécurité. Cela peut entraîner des retards et des erreurs lors du déploiement des modèles en production.
Un autre défi est l'accès aux fonctionnalités nécessaires pour entraîner et déployer les modèles. Les scientifiques des données doivent souvent contacter différents départements ou extraire manuellement les données, ce qui peut être fastidieux et entraîner des incohérences lors de l'entraînement et du déploiement des modèles.
Enfin, les modèles d'apprentissage automatique peuvent être très précis lorsqu'ils sont entraînés sur des ensembles de données spécifiques, mais peuvent échouer en production en raison de différences dans le comportement des données réelles. Cela nécessite une surveillance Continue et des mesures correctives pour maintenir l'exactitude des modèles.
4. La solution du Feature Store
Le Feature Store propose une solution pour surmonter les défis liés à l'opérationnalisation des pipelines d'apprentissage automatique. Il offre une plate-forme centralisée pour la gestion des fonctionnalités nécessaires à l'entraînement et au déploiement des modèles.
4.1 Regrouper les équipes
Le Feature Store permet de regrouper les différentes équipes travaillant sur les différentes parties du pipeline d'apprentissage automatique. Les scientifiques des données, les ingénieurs des données et les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent tous travailler dans un environnement commun, ce qui facilite la collaboration et la communication entre les équipes.
4.2 Réduire le processus de développement à la production
Le Feature Store automatise les étapes du processus de développement à la production, telles que les tests unitaires, l'emballage des modèles et la sécurité. Cela réduit la charge de travail des scientifiques des données et accélère le déploiement des modèles en production.
4.3 Accéder aux fonctionnalités de manière structurée et sécurisée
Le Feature Store catalogue et organise les fonctionnalités de manière structurée, ce qui facilite l'accès aux fonctionnalités pour le développement et le déploiement des modèles. Les scientifiques des données peuvent accéder rapidement et en toute sécurité aux fonctionnalités dont ils ont besoin, sans avoir à contacter différents départements ou à extraire manuellement les données.
4.4 Améliorer l'exactitude des modèles
Le Feature Store permet de stocker et de comparer les performances des modèles d'apprentissage automatique en production avec celles des modèles en entraînement. Cela permet d'identifier rapidement les problèmes d'exactitude et de prendre des mesures correctives pour améliorer les performances des modèles.
En utilisant le Feature Store, les organisations peuvent opérationnaliser plus efficacement leurs pipelines d'apprentissage automatique, réduire les délais de mise sur le marché et améliorer l'exactitude des modèles.
5. Les avantages du Feature Store
Le Feature Store offre plusieurs avantages aux organisations qui cherchent à opérationnaliser leurs pipelines d'apprentissage automatique :
- Il facilite la collaboration entre les équipes en regroupant les scientifiques des données, les ingénieurs des données et les ingénieurs en apprentissage automatique dans un environnement commun.
- Il accélère le processus de développement à la production en automatisant les étapes telles que les tests unitaires, l'emballage des modèles et la sécurité.
- Il simplifie l'accès aux fonctionnalités en les cataloguant et en les organisant de manière structurée et sécurisée.
- Il améliore l'exactitude des modèles en stockant et en comparant les performances des modèles en production avec celles des modèles en entraînement.
Grâce à ces avantages, le Feature Store permet aux organisations de développer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique plus rapidement et avec plus de précision.
6. Cas d'utilisation et études de cas
Le Feature Store a été utilisé avec succès dans de nombreux cas d'utilisation et études de cas. Il a été utilisé pour développer des pipelines d'apprentissage automatique opérationnels dans des domaines tels que la détection de fraude, la prédiction des ventes, l'optimisation de la tarification, la personnalisation du contenu, etc.
Dans une étude de cas, une entreprise du secteur des services financiers a utilisé le Feature Store pour développer un pipeline d'apprentissage automatique pour la détection de fraude. Grâce au Feature Store, l'entreprise a pu regrouper les différentes équipes travaillant sur le pipeline, réduire le processus de développement à la production et améliorer l'exactitude des modèles.
Dans une autre étude de cas, une entreprise du secteur du commerce électronique a utilisé le Feature Store pour développer un pipeline d'apprentissage automatique pour la personnalisation du contenu. Grâce au Feature Store, l'entreprise a pu accélérer le processus de développement à la production et améliorer l'expérience utilisateur en fournissant un contenu personnalisé à ses clients.
Ces cas d'utilisation et études de cas démontrent le potentiel du Feature Store pour améliorer l'efficacité et l'exactitude des pipelines d'apprentissage automatique.
7. La démo du Feature Store
Pour illustrer le fonctionnement du Feature Store, nous allons vous montrer une démo pratique. La démo se Compose de trois notebooks :
- Le premier notebook présente comment construire des fonctionnalités pour la détection de fraude à l'Aide du Feature Store.
- Le deuxième notebook montre comment construire un vecteur de fonctionnalités à partir des fonctionnalités générées, et comment effectuer une optimisation automatique des fonctionnalités.
- Le troisième notebook présente un exemple de pipeline de mise en production, y compris l'enrichissement des fonctionnalités en temps réel.
La démo montre comment le Feature Store peut simplifier et accélérer le processus de développement à la production en automatisant de nombreuses étapes.
8. Conclusion
Dans cet article, nous avons exploré la perspective opérationnelle du Feature Store et discuté des défis auxquels sont confrontées les organisations dans l'opérationnalisation des pipelines d'apprentissage automatique. Nous avons ensuite présenté la solution du Feature Store et expliqué comment elle peut aider à surmonter ces défis.
Le Feature Store offre de nombreux avantages, notamment la facilitation de la collaboration entre les équipes, la réduction du processus de développement à la production, la simplification de l'accès aux fonctionnalités et l'amélioration de l'exactitude des modèles.
En opérationnalisant plus efficacement les pipelines d'apprentissage automatique, les organisations peuvent accélérer le déploiement des modèles, améliorer l'expérience utilisateur et prendre des décisions plus éclairées.
Dans notre prochaine démo, nous vous montrerons en détail comment utiliser le Feature Store dans un cas concret de détection de fraude.
Merci d'avoir lu cet article et n'hésitez pas à nous contacter si vous avez des questions ou souhaitez en savoir plus sur le Feature Store.