L’apprentissage automatique donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre à partir de données, de distinguer des schémas et des tendances, et d’utiliser ces connaissances pour prendre des décisions ou simplifier ce processus au sein des entreprises.
Toutefois, c’est un domaine complexe qui repose fortement sur les mathématiques et la programmation. Cela ne signifie pas qu’il est impossible de s’y initier ; au contraire, c’est tout à fait réalisable. Il est également possible d’éviter les complexités techniques en utilisant les plateformes que nous allons examiner dans cet article.
Ces plateformes ne se contentent pas de simplifier le processus de conception de modèles, elles dissimulent également les subtilités relatives à l’infrastructure.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est un champ d’étude dont l’objectif est de créer des systèmes informatiques capables de prendre des décisions sans nécessiter une programmation explicite. Avant l’avènement de l’apprentissage automatique, les ordinateurs ne pouvaient réaliser que des tâches pour lesquelles ils avaient été explicitement programmés.
Les programmeurs devaient précisément spécifier comment les décisions devaient être prises par les ordinateurs. Bien que cette approche soit efficace pour certaines fonctions, d’autres s’avèrent trop complexes pour une programmation explicite.
Par exemple, la création d’un programme pour catégoriser des images est une tâche impossible étant donné la multitude d’angles, d’orientations et d’éclairages possibles pour une même image. L’apprentissage automatique permet aux ordinateurs d’effectuer des tâches sans programmation explicite.
Pourquoi utiliser des plateformes d’apprentissage automatique ?
Les plateformes d’apprentissage automatique proposent une méthode simplifiée pour élaborer des modèles. La plupart de ces plateformes intègrent des outils de création low-code et no-code. Il vous suffit de fournir les données d’apprentissage, la plateforme s’occupe du reste. De plus, vous n’avez généralement pas à vous préoccuper de la mise en place rentable de l’infrastructure, ni du déploiement de vos modèles.
Ces plateformes sont généralement plus économiques que les configurations personnalisées pour les petites entreprises qui construisent rarement de petits modèles. Mettre en place votre propre infrastructure d’apprentissage automatique nécessiterait l’achat de GPU coûteux.
Cependant, en louant une configuration, vous ne payez que l’utilisation effective. Bien sûr, les résultats peuvent différer si vous entraînez des modèles plus grands et/ou réalisez des entraînements fréquents.
Les plateformes simplifient également la gestion des MLOps, en vous permettant de conserver des journaux et des métriques pour assurer la reproductibilité.
Nous allons maintenant étudier différentes plateformes d’infrastructure d’apprentissage automatique.
baseten
Baseten offre une méthode facile pour déployer des modèles d’apprentissage automatique via Truss, une norme open source pour l’encapsulation de modèles élaborés avec n’importe quel framework d’apprentissage automatique populaire.
Après le déploiement, Baseten enregistre et surveille l’état de vos modèles déployés. La plateforme gère l’infrastructure en adaptant automatiquement celle-ci en fonction du trafic que vous recevez.
Baseten vous permet également d’affiner des modèles comme FLAN-T5, Llama et Stable Diffusion. La plateforme s’intègre également à vos flux de travail CI/CD existants afin de s’adapter à votre processus de développement.
Vous pouvez également créer des fonctions Python sans serveur qui interagissent avec vos modèles. La facturation s’effectue à la minute où vos modèles sont déployés, mis à l’échelle ou effectuent des prédictions, ce qui vous permet de mieux maîtriser les coûts.
Répliquer
Répliquer est une plateforme simple pour exécuter des modèles d’apprentissage automatique. Elle simplifie le processus de développement et de formation de modèles en fournissant un SDK Python et une API Rest que vous pouvez utiliser pour effectuer des prédictions.
Elle propose essentiellement un créateur low-code. Elle fournit des modèles pour réaliser des tâches courantes d’apprentissage automatique telles que la restauration d’images, la création et l’édition de vidéos, la génération de texte à l’aide de grands modèles linguistiques, la conversion d’images en texte et inversement, et l’amélioration de la résolution d’images.
Replicate utilise Cog, un outil de déploiement de modèles d’apprentissage automatique dans un conteneur prêt pour la production, ensuite intégré dans un conteneur Docker pour le déploiement. Replicate offre un environnement d’exécution de production qui évolue en fonction de l’utilisation. Cet environnement expose une API REST à laquelle vous pouvez accéder. La facturation est également effectuée à la seconde.
Hugging Face
Hugging Face est une communauté d’IA et une plateforme de science des données qui met à votre disposition les outils nécessaires pour concevoir, former et déployer des modèles d’apprentissage automatique de pointe.
L’atout principal de Hugging Face dans ce contexte est AutoTrain, une méthode no-code pour créer des modèles d’apprentissage automatique en téléchargeant simplement l’ensemble de données d’entraînement.
AutoTrain essaiera automatiquement différents modèles pour déterminer celui qui est le plus approprié pour vos données d’entraînement. Vous pouvez ensuite déployer le modèle entraîné sur Hugging Face Hub, un service de diffusion de modèles.
Avec AutoTrain, vous pouvez créer des modèles pour la classification d’images, la classification de texte, la classification de jetons, la réponse à des questions, la traduction, la synthèse, la régression de texte, la classification de données tabulaires et la régression de données tabulaires. Une fois déployés, vos modèles seront accessibles via HTTP.
Google AutoML
Google AutoML propose une approche simple pour créer des modèles d’apprentissage automatique avec un minimum d’efforts et d’expertise. Il intègre Vertex AI, une plateforme unifiée pour la création, le déploiement et la mise à l’échelle de vos modèles d’IA.
Avec Google AutoML, vous pouvez stocker des ensembles de données et accéder aux outils d’apprentissage automatique utilisés par les équipes de Google. La plateforme vous permet également de gérer des données structurées, via AutoML Tabular, de détecter des objets dans des images et de classifier des images à l’aide d’AutoML Image.
Vous pouvez également traiter des fichiers vidéo avec AutoML Video. De plus, vous pouvez effectuer une analyse des sentiments sur du texte à l’aide d’AutoML Text et traduire entre plus de 50 paires de langues avec AutoML Translation. Les modèles déployés sont accessibles via les API REST et RPC.
Azure OpenAI
Azure OpenAI Service vous donne accès à différents modèles conçus par OpenAI. Ces modèles incluent GPT-3 et GPT-4, qui comprennent le langage naturel et le code et produisent également du langage naturel et du code. GPT-3.5 alimente ChatGPT.
De plus, le service donne accès à DALL-E, un générateur de texte en images. Il existe également Codex, un modèle qui comprend et génère du code à partir du langage naturel.
Enfin, il existe des modèles d’intégration qui traitent un ensemble de données spécialisé appelé intégration. Ces modèles sont accessibles via Azure OpenAI grâce à une API REST, un SDK Python ou Azure OpenAI Studio basé sur le Web.
La plateforme Azure garantit la sécurité du cloud Azure, avec la mise en réseau privée, la disponibilité régionale et le filtrage responsable du contenu de l’IA.
AWS Sagemaker
Sagemaker est un service géré proposé par AWS dans le cadre de sa suite de services. Il vous fournit les outils nécessaires pour créer, former et déployer des modèles d’apprentissage automatique.
Concrètement, Sagemaker vous aide à automatiser le processus fastidieux de création d’un pipeline de développement de modèles d’IA/ML de qualité production. Il fournit un cadre pour concevoir, héberger, former et déployer des modèles d’IA à grande échelle dans AWS Public Cloud. Sagemaker fournit des algorithmes intégrés pour réaliser des tâches telles que la régression linéaire et la classification d’images.
De plus, il prend en charge les Jupyter Notebooks, que vous pouvez utiliser pour créer des modèles personnalisés. Sagemaker intègre également un moniteur de modèle continu qui cherche automatiquement le meilleur ensemble de paramètres et d’hyperparamètres pour votre algorithme.
SageMaker vous permet de déployer facilement vos modèles dans différentes zones de disponibilité sous forme de points de terminaison HTTP. AWS Cloudwatch peut être utilisé pour surveiller les performances de vos modèles au fil du temps.
Databricks
Databricks est un data lakehouse qui permet la préparation et le traitement des données. Il simplifie la gestion du développement de modèles d’apprentissage automatique tout au long de leur cycle de vie.
Databricks facilite la création d’IA générative et de grands modèles linguistiques. La plateforme offre plusieurs fonctionnalités importantes, comme les blocs-notes collaboratifs Databricks qui prennent en charge des langages de programmation tels que Python, R, SQL et Scala.
Databricks propose également un Runtime Machine Learning préconfiguré avec des clusters optimisés pour l’apprentissage automatique. Pour faciliter le déploiement, la plateforme propose le service et la surveillance des modèles. Elle vous aide également à gérer le pipeline de développement grâce à AutoML et MLFlow.
Derniers mots
L’apprentissage automatique sera sans aucun doute utile pour toute entreprise. Cependant, les connaissances techniques approfondies nécessaires pour créer et former des modèles d’apprentissage automatique représentent une barrière à l’entrée pour la plupart des entreprises.
Toutefois, les plateformes présentées dans cet article simplifient le processus et rendent le développement de l’apprentissage automatique plus accessible.
Ensuite, consultez notre article détaillé sur DataBricks vs Snowflake.