Les deux terminologies récentes mais populaires – ModelOps et MLOps – prêtent souvent à confusion, car elles sont largement utilisées de manière interchangeable. Cependant, ModelOps est considéré comme plus général que MLOps, car il ne concerne pas seulement les modèles d’apprentissage automatique, mais tout type de modèle.
Qu’est-ce que MLOps ?
MLOps, abréviation de Machine Learning Operations, est une discipline d’ingénierie qui cherche à unifier le développement et le déploiement des systèmes de ML afin de normaliser et de rationaliser la gestion du cycle de vie de l’apprentissage automatique. Le concept semble familier car il s’inspire fortement du concept de DevOps, qui rationalise le processus et la pratique des changements et des mises à jour de logiciels. MLOps est un processus permettant de générer de la valeur à long terme tout en minimisant les risques associés aux projets de ML, de science des données et d’IA. Il s’agit d’une collaboration entre les data scientists et l’équipe de production ou d’exploitation pour adopter les meilleures pratiques MLOps afin de déployer des modèles d’apprentissage automatique en production à grande échelle. MLOps consiste essentiellement à intégrer les principes DevOps à votre flux de travail d’apprentissage automatique, en réunissant les personnes et les processus pour automatiser la livraison de logiciels infusés par la ML.
Qu’est-ce que ModelOps ?
Model Operations for AI (ModelOps) est une approche holistique visant à rendre opérationnels les flux de travail d’analyse prédictive et d’apprentissage automatique, à les mettre au travail et à les utiliser à bon escient dans une entreprise afin que les équipes perdent moins de temps sur ces tâches répétitives et se concentrent davantage sur les choses qui comptent vraiment. ModelOps, tel que défini par Gartner, est un ensemble de pratiques qui cherchent à automatiser un ensemble commun d’opérations qui surviennent dans les projets de science des données, qui comprennent le pipeline d’entraînement des modèles, le contrôle des versions, la gestion des données, le suivi des expériences, les tests et le déploiement. Elle vise à rendre opérationnels tous les modèles d’analyse prédictive, de ML et d’IA. Il vous aide à créer des pipelines de livraison de projet avec des procédures de test automatisées qui tentent d’attraper les erreurs de codage.
Différence entre ModelOps et MLOps
Définition
– ModelOps est une approche stratégique visant à rendre opérationnels les modèles d’apprentissage automatique et les modèles d’IA. Il s’agit de la gestion efficace du cycle de vie et de la gouvernance des modèles décisionnels d’IA et d’apprentissage automatique. Il s’agit d’un ensemble de pratiques visant à automatiser un ensemble commun d’opérations qui surviennent dans les projets de science des données. MLOps, abréviation de Machine Learning Operations, est la normalisation et la rationalisation de la gestion du cycle de vie de l’apprentissage automatique qui, dans une entreprise, est beaucoup plus complexe en termes d’exigences et d’outils.
Approche
– MLOps s’inspire fortement du concept de DevOps, qui rationalise le processus et la pratique des changements et des mises à jour de logiciels. MLOps est une combinaison de processus, de pratiques et de technologies sous-jacentes pour déployer des modèles d’apprentissage automatique en production à grande échelle. Il s’agit d’une collaboration entre les scientifiques des données et l’équipe des opérations afin d’automatiser la livraison de logiciels imprégnés de ML. ModelOps, quant à lui, vise à rendre opérationnels tous les modèles d’analyse prédictive, de ML et d’IA. Il se concentre sur l’opérationnalisation des modèles de ML.
Focus
– MLOps est le DevOps pour les algorithmes d’apprentissage automatique qui vise à intégrer les principes DevOps dans votre flux de travail d’apprentissage automatique, en rassemblant les personnes et les processus pour automatiser la livraison de logiciels infusés par le ML. MLOps ne concerne que l’opérationnalisation des modèles d’apprentissage automatique. Il vise à générer de la valeur à long terme tout en minimisant les risques associés aux projets de ML, de science des données et d’IA. ModelOps, quant à lui, se concentre sur la gouvernance et la gestion du cycle de vie complet de tous les modèles d’IA, d’apprentissage automatique et de décision.
Résumé
En résumé, MLOps est un sous-ensemble de ModelOps dont certains aspects se chevauchent tandis que d’autres constituent des processus distincts. MLOps vise spécifiquement les modèles d’apprentissage automatique et assure le suivi des performances des modèles, ainsi que le suivi de la nature des données. MLOps est essentiellement le DevOps pour les algorithmes d’apprentissage automatique, qui concerne l’opérationnalisation des modèles d’apprentissage automatique. ModelOps, quant à lui, concerne la gouvernance et la gestion du cycle de vie de tous les modèles et business models d’IA et de Machine Learning.
Qu’est-ce qui relève du MLOps ?
MLOps vise spécifiquement les algorithmes d’apprentissage automatique ; en fait, il s’agit uniquement de l’opérationnalisation des modèles d’apprentissage automatique. Il est similaire aux approches DevOps et DataOps qui cherchent à accroître l’automatisation des modèles de production.
Que signifie MLOps ?
MLOps est l’abréviation de Machine Learning algorithms et s’inspire fortement du concept de DevOps, qui rationalise le processus et la pratique des changements et des mises à jour de logiciels.
Qu’est-ce que la technologie MLOps ?
MLOps est une collaboration entre les data scientists et l’équipe de production ou d’exploitation qui cherche à unifier le développement et le déploiement des systèmes de ML afin de standardiser la livraison continue des modèles de ML en production.
Qu’est-ce que le CI CD en programmation ?
CI et CD signifient intégration continue et livraison continue. Il s’agit de pratiques modernes de développement de logiciels qui permettent de créer un processus rapide et efficace pour amener les logiciels et les applications du début à la production et à la livraison d’une manière transparente.