Comment passer du prototype d'IA à la production avec un minimum d'effort

Titre : Combler l'écart : du développement de modèles d'IA à la production avec un minimum d'efforts

Dans le monde de l'intelligence artificielle (IA), le développement d'un modèle et son déploiement pour la production sont deux tâches distinctes qui nécessitent des compétences, des ressources et des processus différents. Le parcours entre le développement de modèles d'IA et la production peut être semé d'embûches, car les scientifiques des données sont censés être des ingénieurs à stack complet, ce qui nécessite une expertise dans les cadres DevOps et les cadres de modèle. Cela peut entraîner des retards, des dépendances et une diminution considérable de la bande passante de productivité.

Martin Bald, responsable principal de la communauté des développeurs chez Wallaroo AI, aborde ces défis et offre des perspectives sur la manière dont les entreprises peuvent atténuer ces dépendances et aider les scientifiques des données à mettre des modèles d'IA en production rapidement, facilement et efficacement. Selon Bald, "Le scénario idéal serait de fournir aux scientifiques des données les capacités dont ils ont besoin pour qu'ils soient plus autonomes sans avoir besoin d'apprendre tous les outils et technologies mentionnés ci-dessus. Cela donnerait aux scientifiques des données la capacité de s'auto-héberger les déploiements de modèles, mais leur donnerait également le pouvoir de mettre à l'échelle de nombreux modèles en production tout en nécessitant un codage minimal, un effort d'infrastructure ou une complexité."

Wallaroo AI propose une solution grâce à l'emballage automatique des modèles de production. Le processus implique le chargement de bibliothèques Python, la connexion au client Wallaroo, la création d'un espace de travail, la spécification du cadre de modèle, et le téléchargement du modèle. Avec un codage et un effort d'infrastructure minimal, les scientifiques des données peuvent ensuite créer leur pipeline, la déployer en production et tester leur déploiement avec un jeu de données d'entrée.

En plus du déploiement de modèles entraînés, Wallaroo AI propose également la possibilité de déployer et d'exécuter le code Python personnalisé pour les pipelines d'inférence personnalisées en production de machine learning. Cette fonctionnalité permet aux scientifiques des données de créer des pipelines d'inférence personnalisés en utilisant Python code, supprimant ainsi la nécessité de créer un Dockerfile et de se soucier des dépendances.

En automatisant le processus d'emballage des modèles de production et de téléchargement des pipelines d'inférence de modèle personnalisés, les scientifiques des données peuvent rapidement et facilement prendre n'importe quel cadre de modèle et l'amener à un état prêt pour la production. Cela donne aux scientifiques des données la possibilité de s'auto-héberger les déploiements de modèles, de mettre à l'échelle de nombreux modèles en production et de se concentrer sur d'autres tâches dans le cycle de vie de la production d'IA.

En conclusion, le parcours entre le développement de modèles d'IA et la production peut être semé d'embûches, mais avec les outils et les solutions appropriés, les entreprises peuvent aider les scientifiques des données à mettre des modèles d'IA en production rapidement, facilement et efficacement. Grâce à l'emballage automatique et au téléchargement de pipelines d'inférence de modèle personnalisés, les scientifiques des données peuvent gagner du temps, augmenter la productivité et se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : développer et tester des modèles d'IA.

Source : <https://techcommunity.microsoft.com/t5/startups-at-microsoft/how-to-get-from-ai-prototype-to-production-with-minimal-effort/ba-p/4104843>

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