Introduction à MLOps et son importance
MLOps, contraction de « Machine Learning Operations », est le fruit de la convergence entre les pratiques DevOps, l’ingénierie des données et l’apprentissage automatique. Il s’agit d’une discipline en pleine expansion qui répond aux défis spécifiques posés par le déploiement et la maintenance de systèmes d’apprentissage machine.
Les systèmes d’apprentissage machine se caractérisent par leur nature expérimentale, leur complexité accrue et la difficulté de leur mise en œuvre et de leur entretien. Si vous avez déjà travaillé avec l’apprentissage automatique ou l’apprentissage profond, il est fort probable que vous ayez croisé la notion de MLOps.
À l’instar de DevOps, les opérations d’apprentissage machine (MLOps) représentent une évolution significative pour les entreprises modernes. Bien qu’elle partage des similitudes conceptuelles avec DevOps, sa mise en œuvre se fait de manière distincte.
Le marché des MLOps est en forte croissance, avec des prévisions atteignant 4 milliards de dollars d’ici fin 2025. Cette demande croissante motive un nombre toujours plus important de professionnels à suivre des formations en MLOps afin de maîtriser cette discipline.
Si vous faites partie de ces personnes intéressées, nous allons explorer la signification de MLOps et ensuite, nous vous présenterons une sélection des 9 meilleures formations MLOps pour vous aider à l’appréhender et à la maîtriser.
Qu’est-ce que MLOps?
MLOps facilite la collaboration et la communication entre les data scientists et les spécialistes des opérations, grâce à un ensemble de techniques et d’outils. Cette approche permet d’automatiser le déploiement des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond dans des environnements de production à grande échelle. Cela permet d’améliorer la qualité, de rationaliser les processus de gestion et d’aligner plus facilement les modèles sur les exigences métiers et les normes réglementaires.
MLOps permet également le déploiement continu d’applications d’apprentissage machine performantes à grande échelle. Pour cela, il est nécessaire de créer un nouveau cycle de vie en parallèle des processus SDLC et CI/CD existants, ce qui se traduit par un flux de travail plus efficace et des résultats améliorés.
Les phases essentielles de MLOps sont :
- L’analyse des données
- La transformation et la préparation des données
- La formation et le développement de modèles
- La validation du modèle
Pour exceller en MLOps, une connaissance approfondie est nécessaire, et c’est là qu’une formation spécialisée en MLOps prend tout son sens.
Pourquoi envisager une formation spécialisée en MLOps ?
L’apprentissage automatique se distingue des logiciels traditionnels par sa dépendance aux données. La maintenance des données, plutôt que les fonctionnalités applicatives, est au cœur de la conception du code. De plus, l’apprentissage machine est un système dynamique en boucle ouverte.
Le travail ne fait que commencer une fois les modèles mis en production. Ils doivent être suivis, recyclés et redéployés en fonction des changements des signaux de données afin de maintenir des performances optimales. Le déploiement de l’apprentissage automatique exige des compétences dans des domaines techniques tels que l’ingénierie logicielle et DevOps.
Un cours de spécialisation en MLOps combine les fondements de l’apprentissage automatique avec les connaissances pratiques du développement logiciel moderne et des rôles d’ingénierie. L’objectif est de former des ingénieurs spécialisés dans l’apprentissage automatique pour la production.
Vous découvrirez les potentiels, les défis et les implications de l’ingénierie de l’apprentissage automatique dans différents contextes de développement et de production. À l’issue de la formation, vous serez en mesure de développer des solutions d’IA de pointe et de résoudre des problèmes concrets. Plus précisément, vous serez capable de :
- Créer un système de production ML complet, incluant la planification de projet, les exigences en matière de données, les techniques de modélisation et le déploiement.
- Définir un modèle de référence, gérer la dérive des concepts et développer un prototype.
- Concevoir des pipelines de données pour acquérir, nettoyer et valider des ensembles de données.
- Utiliser TensorFlow Extended pour réaliser l’ingénierie, la transformation et la sélection des fonctionnalités.
- Employer des outils de suivi de la provenance des données et de la lignée des métadonnées, établir un cycle de vie des données et utiliser des schémas de données d’entreprise pour suivre les évolutions.
Les étudiants suivant une formation MLOps en ligne peuvent également participer à des MLOps ZoomCamp, où ils pourront développer des solutions concrètes. Ces formations abordent l’introduction, le déploiement, les pratiques, les projets, et bien d’autres aspects.
Importance de MLOps pour les perspectives de carrière
Le secteur de la science des données est hautement concurrentiel, avec un grand nombre d’étudiants se tournant vers ce domaine chaque année, attirés par les nombreuses opportunités qu’il offre.
Bien que MLOps soit moins connu que la science des données, les grilles salariales sont comparables. Un data scientist aux États-Unis a un salaire médian de 119 000 $, tandis que les ingénieurs MLOps gagnent en général environ 90 529 $.
MLOps peut aider les organisations de toutes tailles à élaborer des stratégies efficaces, à gérer leurs opérations et à réussir à long terme. L’importance de cette discipline est croissante, car les données et la technologie continuent de repousser les limites.
En tant qu’ingénieur MLOps, vous serez amené à effectuer diverses tâches, telles que l’installation de modèles d’apprentissage automatique et la vérification de leur bon fonctionnement en production. Pour mettre en service un modèle, il est nécessaire de maîtriser l’algorithme d’apprentissage automatique sous-jacent.
Comment fonctionne une formation spécialisée MLOps ?
Les formations spécialisées MLOps aident les apprenants à acquérir des compétences pratiques et théoriques. Voici un aperçu du fonctionnement de ce type de parcours.
Inscription
Vous pouvez vous inscrire directement à une formation MLOps en ligne, après avoir choisi le programme qui vous convient le mieux. Une fois inscrit, vous êtes considéré comme un participant officiel. Vous pouvez décider de ne suivre qu’une seule formation, d’interrompre vos études ou d’annuler votre abonnement. Vous aurez également accès à un tableau de bord pour visualiser et suivre toutes vos inscriptions et votre progression.
Réalisation d’un projet pratique
Chaque spécialisation est accompagnée d’un projet pratique que vous devez réaliser afin de valider la formation et obtenir votre certificat. Il est indispensable d’avoir suivi tous les autres cours avant de commencer le projet, afin de disposer des connaissances nécessaires.
Obtention du certificat
À l’issue de la formation, vous obtiendrez un certificat que vous pourrez présenter à des employeurs potentiels pour décrocher le poste de vos rêves.
Découvrons à présent quelques-unes des meilleures formations MLOps disponibles.
Fondamentaux de MLOps : Pipelines CI/CD/CT pour le ML : Udemy
Ce cours Udemy vous initiera aux principes fondamentaux de MLOps et expliquera comment MLOps résout les problèmes de l’apprentissage machine traditionnel, tout en améliorant l’adaptabilité et l’automatisation des processus.
Ce cours aborde :
- Les normes et les valeurs sur lesquelles repose MLOps.
- Les pipelines pour la livraison continue, la formation continue et l’intégration continue en MLOps.
- Les différents niveaux de maturité de MLOps.
- Les comparaisons entre les plateformes MLOps et les piles d’outils.
Ce cours Udemy est destiné aux data scientists, aux ingénieurs ML, aux ingénieurs DevOps et à tous ceux souhaitant découvrir MLOps.
Déploiement de modèles d’apprentissage automatique : Udemy
Cette formation Udemy sur le déploiement d’apprentissage machine vous apprendra à faire passer vos modèles de la phase de recherche à une solution intégrée. Le cours expliquera également les processus de déploiement de modèles et leur intérêt pour votre carrière.
Vous apprendrez chaque étape de la construction d’un modèle dans un environnement de recherche, comment transformer des notebooks Jupyter en code de production, coder des packages, les publier sur une API et mettre en place une livraison continue grâce à des leçons vidéo instructives.
Le formateur abordera la reproductibilité, son importance et l’utilisation de la gestion des versions, des référentiels de code et de Docker pour optimiser la reproductibilité lors du déploiement. Vous découvrirez également le processus de déploiement d’un modèle d’apprentissage automatique depuis un notebook Jupyter vers des plateformes et une infrastructure cloud, en tenant compte du CI/CD.
Ce cours s’adresse à :
- Les data scientists qui souhaitent déployer leur premier modèle d’apprentissage automatique.
- Les data scientists qui souhaitent approfondir leurs compétences en déploiement de modèles.
- Les professionnels du développement logiciel souhaitant se spécialiser dans l’apprentissage automatique.
Fondamentaux de MLOps : Coursera
Ce cours Coursera vous familiarisera avec les outils MLOps utilisés pour installer, évaluer, exploiter et surveiller les systèmes ML en production sur Google Cloud.
Vous aborderez également le déploiement, les tests, la surveillance et l’automatisation des systèmes ML. Les professionnels du ML pourront utiliser des outils d’évaluation de modèles et de développement continu. Ils collaboreront avec des data scientists qui peuvent créer des modèles afin d’accélérer le déploiement des modèles les plus performants.
Ce que vous apprendrez :
- Mettre en œuvre les technologies indispensables pour des MLOps efficaces.
- Adopter les procédures CI/CD les plus efficaces pour les systèmes ML.
- Configurer des environnements Google Cloud pour des MLOps fiables et efficaces.
- Mettre en place des flux de travail fiables et reproductibles pour la formation et l’inférence.
Spécialisation MLOps : Coursera
Cette spécialisation MLOps sur Coursera couvre les principes fondamentaux de l’apprentissage machine et les connaissances pratiques du développement logiciel moderne et de l’ingénierie pour créer de l’ingénierie d’apprentissage machine pour la production.
Cette formation aborde différents domaines, incluant la conception, la création et la maintenance de systèmes intégrés fonctionnant en continu en production. Le cours enseigne comment les systèmes de production doivent gérer des données en constante évolution, à l’image de la modélisation typique de l’apprentissage automatique.
Ce que vous apprendrez :
- Créer un système de production ML complet, comprenant la planification de projet, les exigences en matière de données, les techniques de modélisation et le déploiement.
- Définir un modèle de référence, gérer la dérive des concepts et construire un prototype pour une application d’apprentissage automatique en production.
- Utiliser TensorFlow Extended pour mener à bien l’ingénierie et la transformation.
- Employer des outils de suivi de la provenance des données et de la lignée des métadonnées, établir un cycle de vie des données et utiliser des schémas de données d’entreprise pour suivre les évolutions.
Formation à la certification MLOps : CloudxLab
CloudxLab propose cette formation certifiante en MLOps. Elle aborde les méthodes, les compétences et l’expertise nécessaires pour développer vos modèles d’apprentissage machine, les déployer et les suivre.
Après avoir formé un modèle d’apprentissage automatique, le défi majeur est de le déployer et de le mettre à l’échelle en production pour qu’un grand nombre d’utilisateurs puissent l’exploiter. Vous apprendrez à utiliser efficacement les outils et les approches à travers un processus d’apprentissage expérimental.
La maîtrise de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond est essentielle, mais vous devez également avoir une solide expertise en ingénierie de production. En plus de développer votre expérience dans les technologies DevOps, ce cours approfondit l’apprentissage machine et l’apprentissage profond. À l’issue du cours, les étudiants sauront :
- Créer un système d’apprentissage automatique de bout en bout.
- Comprendre la portée du projet, les exigences en matière de données, la modélisation et le déploiement.
- Mettre en place des pipelines pour améliorer la procédure de formation du modèle.
- Faire face aux défis de votre entreprise grâce à différentes techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.
- Utiliser Spark MLlib pour adapter la formation de modèles distribués.
- Utiliser les pipelines CI/CD pour déployer vos modèles d’apprentissage automatique dans le monde réel.
Formation certifiée MLOps : 360 DigiTMG
Cette formation MLOps aborde le déploiement de modèles d’apprentissage automatique à grande échelle. Elle a été conçue suite à des constats effectués lors de projets de conseil et de tentatives de mise en œuvre de projets d’apprentissage automatique dans des contextes réels.
Les ingénieurs ML rencontrent différents défis lorsqu’ils travaillent sur un projet, notamment l' »opérationnalisation » et la « production » du code. Pour beaucoup, il est difficile de déployer des modèles ML rapidement et efficacement car il n’existe pas de plateforme ou de recommandations standardisées, contrairement à d’autres projets d’ingénierie logicielle.
Cette formation vous enseignera :
- L’importance de MLOps dans le domaine de la science des données.
- Docker et les avantages de la conteneurisation.
- TensorFlow Extended (TFX) et ses différents composants.
Ingénierie MLOps sur AWS
Ce cours MLOps proposé par AWS vous aidera à apprendre et à appliquer des pratiques de type DevOps lors de la formation et du déploiement de modèles ML à l’aide de l’ingénierie MLOps sur AWS.
Vous apprendrez à travailler en équipe et à tirer parti des outils, de l’automatisation, des procédures et du travail collaboratif pour soutenir les développeurs, le personnel des opérations, les ingénieurs DevOps et les ingénieurs de la plateforme de données ML chargés de l’opérationnalisation des modèles ML.
Vous découvrirez comment créer un plan d’action MLOps pour votre entreprise afin de passer de la théorie à la pratique.
Certificat professionnel en MLOps avec AWS : EdX
Cette formation EdX est une excellente option pour les passionnés de ML. Vous apprendrez à intégrer l’ingénierie des données et la science des données pour déployer des modèles d’apprentissage automatique grâce au cours Machine Learning Operations with Amazon Web Services.
Une grande partie du travail de mise en œuvre des modèles d’IA ne concerne pas le développement de modèles. Le programme vous initiera à la collaboration avec des data scientists et à la mise en œuvre de modèles d’apprentissage automatique capables d’apprendre des données et de produire des prédictions. Cette procédure est généralement automatisée, et une expertise en ingénierie MLOps et IA est requise.
De plus, ce cours vous aidera à construire le pipeline pour surveiller différents points de fonctionnement, tels que les données entrantes et les sorties de décision.
Certification de cours MLOps : igmGuru
Ce cours MLOps d’igmGuru vise à apprendre aux participants à créer des modèles d’apprentissage automatique pour la production de masse.
Les participants recevront une formation avancée à l’utilisation de divers outils et techniques de production pour l’apprentissage automatique. Le cours vous fournira l’exposition requise aux principes fondamentaux de MLOps, essentiels pour assurer une carrière réussie dans l’IA.
Fondamentaux de MLOps : PluralSight
Ce cours de PluralSight met l’accent sur les pratiques standard de l’apprentissage automatique pour le déploiement, l’évaluation, la surveillance et l’exploitation de systèmes intégrés au ML.
Les étudiants découvriront divers outils d’exploitation de l’apprentissage automatique pendant le cours. Ils apprendront à les utiliser, ainsi que les approches standard d’utilisation de ces outils. Le cours aidera les professionnels à intégrer un système ML à un processus métier.
Les participants apprendront également à tester et à surveiller le système ML pour améliorer ses performances et éliminer les problèmes techniques. PluralSight propose une version d’essai gratuite de ce cours en ligne. Si la version gratuite vous convient et que vous souhaitez poursuivre, vous pouvez acheter la version premium. L’essai gratuit dure dix jours et ne comprend que la section d’introduction du cours.
Conclusion
L’apprentissage machine (ML) est une technologie de pointe qui permet aux machines de devenir plus intelligentes et autonomes dans la prise de décision. Auparavant, les machines fonctionnaient en fonction d’interventions humaines. Mais un système intégré au ML peut fonctionner de manière indépendante et continuer à améliorer ses performances au fil du temps en analysant les données et en apprenant.
Si vous souhaitez vous lancer dans le domaine de la science des données, l’apprentissage des opérations ML (MLOps) est essentiel. Grâce à une formation MLOps, vous pouvez appréhender les principes fondamentaux des opérations ML et clarifier vos doutes et idées fausses. Cela vous aidera également à décrocher le poste de vos rêves et à gagner un salaire décent.
Alors, choisissez une formation MLOps parmi celles que nous avons présentées, inscrivez-vous et commencez votre apprentissage.