- Written by Shashi Prakash Patel My Introduction: Mon introduction : Je suis Shashi Patel de l'équipe de conseil en ventes. J'ai passé ma carrière dans les ventes et le développement des affaires, spécialisée dans les services informatiques et les solutions de personnel.J'ai obtenu un Master en applications informatiques (MCA) et au fil du temps j'ai approfondi ma compréhension de la science des données et de l'IA grâce à un apprentissage dédié.Cette base technique me permet de connecter les points entre les innovations basées sur l'IA et les défis commerciaux du monde réel - quelque chose dont j'ai toujours été passionné. Cependant, j'ai souvent senti que mon potentiel était limité par les limites de mon rôle actuel.Il y a tellement plus que je peux contribuer, en particulier à l'intersection de la technologie et de la stratégie d'affaires. C’est ce qui m’a motivé à sortir de ma zone de confort et à écrire ce blog – quelque chose que je n’ai jamais fait auparavant.C’est ma façon de montrer que je ne suis pas seulement quelqu’un qui vend de la technologie – je le comprends, je suis passionné par cela, et je veux jouer un rôle plus actif dans la façonner son avenir.Ce blog est ma première étape vers l’élargissement de ma portée professionnelle et le partage de mes connaissances avec la communauté technologique mondiale. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (IA/ML) transforment les industries, mais le déploiement de ces modèles dans la production reste un défi complexe.Après avoir passé des années dans les ventes informatiques tout en plongeant profondément dans les concepts de science des données et de génie de l'IA, j'ai vu de première main comment rationaliser les pipelines de déploiement peut faire ou briser le succès d'un projet. et Combiner pour créer un environnement robuste et évolutif pour le déploiement de modèles AI/ML – et pourquoi ce duo gagne de la traction dans la communauté technologique. MLflow Kubernetes What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes? Qu’est-ce que le déploiement de modèles AI/ML avec MLflow et Kubernetes? 1ère est le processus de prendre un modèle d'apprentissage automatique formé et de le rendre accessible pour une utilisation dans le monde réel - que ce soit pour prédire le comportement des clients, optimiser les chaînes d'approvisionnement ou détecter la fraude. AI/ML Model Deployment à à à à Versionnement : veiller à ce que la bonne version du modèle soit déployée. Évolutivité : Adaptation aux fluctuations du trafic sans perte de performance. Surveillance : suivi des performances pour prévenir des problèmes tels que la dérive du modèle au fil du temps. à à à MLflow est une plate-forme open-source qui simplifie la gestion du cycle de vie de l’apprentissage automatique – de l’expérimentation et du suivi au déploiement et au suivi. Kubernetes (K8s) est une plate-forme d'orchestration de conteneurs qui rend le déploiement de modèles à l'échelle simple et fiable. Il gère l'infrastructure derrière les déploiements d'IA, gère des tâches telles que l'auto-échelle, l'équilibrage de la charge et l'auto-guérison. Why use them together? Pourquoi les utiliser ensemble ? MLflow gère le cycle de vie du modèle, en veillant à ce que chaque expérience soit suivie et reproduisable, tandis que Kubernetes s’occupe du déploiement et de l’évolutivité des modèles en toute simplicité. à à à à Modèles de traces et de paquets dans MLflow. Containeriser le modèle (par exemple avec Docker). Déployer et gérer les conteneurs en utilisant Kubernetes. Cette combinaison garantit que les modèles ne fonctionnent pas seulement dans les environnements de développement, mais fonctionnent de manière fiable dans la production à toute échelle. Why AI/ML Model Deployment is Hard Pourquoi le déploiement du modèle AI/ML est difficile Le voyage de la formation d’un modèle à son déploiement à l’échelle présente plusieurs défis : à à à à à Contrôle des versions : gérer plusieurs modèles et s’assurer que la bonne version est déployée. Évolutivité : Gérer les ensembles de données croissants et les charges de trafic fluctuantes. Reproducibilité : assurer une performance cohérente dans tous les environnements. Surveillance et maintenance : suivi continu des performances et détection de la dérive du modèle. C’est là où et Il simplifie le processus de déploiement tout en assurant la résilience opérationnelle. MLflow Kubernetes Gérer le cycle de vie du modèle Le FLOW Le FLOW aborde certains des points de douleur les plus critiques du cycle de vie de l’IA/ML en proposant : MLflow à à à à Tracking d'expériences: enregistre les paramètres, les mesures et les artefacts pour suivre les performances à travers les expériences. Emballage de modèle: Assure que les modèles sont emballés avec des dépendances pour un déploiement sans faille. Registre de modèles : centraliser la versionnement du modèle et permettre une collaboration fluide entre les équipes. En substance, MLflow apporte structure et traçabilité au processus autrement chaotique de construction de modèles d’IA. Kubernetes: Scaling Model Deployment Kubernetes : déploiement du modèle d’échelle Une fois que votre modèle est prêt, assure qu'il fonctionne de manière fiable dans la production. Il automatise plusieurs aspects clés: Kubernetes à à à à Auto-scaling : ajuste les ressources en fonction du trafic, assurant la performance et l’efficacité des coûts. Portabilité : assure le même processus de déploiement à travers le développement, les tests et la production. Résilience : redémarre automatiquement les conteneurs échoués, assurant une haute disponibilité. par le levier Les équipes peuvent déployer des modèles une fois et faire confiance au système pour gérer l'échelle et la gestion de l'infrastructure, ce qui leur permet de se concentrer sur l'amélioration du modèle lui-même. Kubernetes, AI/ML Why This Matters for Business Pourquoi cela compte pour les entreprises D’un point de vue commercial, adopter les lecteurs MLflow et Kubernetes : à à à à à Temps de mise sur le marché plus rapide : l’automatisation du pipeline réduit les cycles de déploiement. Résilience opérationnelle : Kubernetes assure un temps d’arrêt minimal, améliorant ainsi la fiabilité. Efficacité des coûts : l’autoscalage optimise les coûts d’infrastructure. Innovation continue : les pipelines CI/CD permettent une expérimentation et une itération rapides. Conclusion: Driving AI at Scale Conclusion : conduire l’IA à l’échelle Les modèles ne concernent pas seulement le fait d’introduire du code dans la production – il s’agit de créer correspondant aux objectifs d’affaires. et fournir une combinaison puissante pour simplifier la gestion des modèles et assurer des performances fiables dans la production. Deploying AI/ML scalable, reproducible, and resilient systems MLflow Kubernetes En tant que passionné de l’impact de la technologie sur les affaires, je vois ces outils comme essentiels pour combler le fossé entre les hôtels. Le . ovation and real-world impact à à Cet article de Shashi Prakash Patel a été placé comme un runner-up dans le Round 1 de R Systems Blogbook: Chapitre 1. Cet article de Shashi Prakash Patel a été placé comme un runner-up dans le Round 1 de R Systems Blogbook: Chapitre 1.

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Déploiement de modèles AI/ML avec MLflow et Kubernetes : de l’expérimentation au déploiement en entreprise

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