MLOPS,
🤖 Introduction au MLOps : Fusion du Machine Learning et du DevOps
"Le modèle n'est qu'une partie de la solution. Mettez-le en production, surveillez-le, améliorez-le. C'est là que commence le vrai travail."
🧠 Qu’est-ce que le MLOps ?
MLOps, ou Machine Learning Operations, est un ensemble de pratiques qui unifie le développement de modèles ML et leur déploiement opérationnel.
🎯 Objectif : Intégrer de manière fluide les modèles de Machine Learning dans des systèmes de production robustes et automatisés.
🏗️ Architecture Typique d’un Pipeline MLOps
Étapes clés :
- Ingestion de données
- Nettoyage et Feature Engineering
- Entraînement du modèle
- Validation et test
- Déploiement CI/CD
- Monitoring & retraining
🧪 Exemple de Pipeline MLOps en Code
# Exemple simple avec MLflow et sklearn
import mlflow
import mlflow.sklearn
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Préparation des données
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target)
# Entraînement du modèle
with mlflow.start_run():
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
# Log du modèle
mlflow.sklearn.log_model(clf, "model")🧰 Outils utilisés :
MLflowpour le tracking et le déploiementScikit-learnpour le modèleDocker+Kubernetespour la conteneurisation et l'orchestration
📦 Intégration CI/CD avec GitHub Actions
# .github/workflows/mlops.yml
name: MLOps Pipeline
on: [push]
jobs:
build-and-deploy:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout repo
uses: actions/checkout@v2
- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v2
with:
python-version: '3.10'
- name: Install dependencies
run: pip install -r requirements.txt
- name: Train model
run: python train.py
- name: Deploy to production
run: bash deploy.sh🎥 Vidéo : Le MLOps en Action
📊 Monitoring : Exemple avec Prometheus + Grafana
Voici à quoi ressemble un tableau de bord typique de modèle ML :
🔗 Liens utiles
| Ressource | Lien |
|---|---|
| 📘 Guide officiel MLflow | https://mlflow.org |
| 📘 Guide Kubeflow | https://www.kubeflow.org |
| 📘 Documentation TFX (TensorFlow Extended) | https://www.tensorflow.org/tfx |
| 🎓 Cours MLOps (Coursera) | Coursera MLOps |
🛠️ Outils MLOps populaires
graph TD;
A[Data Versioning] -->|DVC| B[Train]
B -->|MLflow| C[Track]
C -->|Docker| D[Deploy]
D -->|Kubernetes| E[Production]
E -->|Prometheus| F[Monitor]📦 Exemple de widget (fictif)
👉 Status du pipeline : ✅ Entraînement terminé | ⏳ Déploiement en cours 🔄 Dernier retrain :
2025-07-01 14:22🔍 Accuracy actuelle :93.7%
📅 Roadmap MLOps
| Phase | Outils | Durée |
|---|---|---|
| Préparation des données | Pandas, DVC | 1-2 semaines |
| Expérimentation | Scikit-learn, MLflow | 2-3 semaines |
| Packaging | Docker, ONNX | 1 semaine |
| Déploiement | FastAPI, K8s | 1 semaine |
| Monitoring | Prometheus, Grafana | En continu |
📚 Bonus : Fichier model_card.md type
# 📄 Model Card – RandomForestClassifier v1.0
## Description
Modèle RandomForest entraîné sur le dataset Iris pour la classification de fleurs.
## Metrics
- Accuracy : 93.7%
- F1-score : 0.92
## Limitations
- Ne généralise pas bien hors du dataset Iris.
- Sensible au bruit si nombre d’arbres est trop faible.
## Intended Use
À utiliser à des fins éducatives ou pour des cas simples de classification florale.
## Owners
- ML Team – `ml-team@example.com`🚀 Conclusion
Le MLOps transforme les modèles ML de simples prototypes à des produits maintenables, testables et scalables.
🔁 L’itération continue est la clé : monitorer → diagnostiquer → améliorer.
🧭 À venir...
- Tutoriel complet avec
FastAPIpour servir un modèle - Déploiement serverless avec
AWS Lambda+API Gateway - Intégration de modèles LLM dans un pipeline MLOps