Ce guide vous aidera à structurer votre proposition de projet MLOps en mettant l'accent sur les aspects MLOps plutôt que sur les détails de Data Science. L'objectif est de présenter un projet qui puisse être évalué pour son intégration dans le catalogue de projets de formation.
MLOps (Machine Learning Operations) est une approche qui vise à standardiser et simplifier le développement, le déploiement et la maintenance des systèmes de machine learning.
Pour rappel, quelques points importants du MLOPS :
- Gestion du code et des modèles
- Outils de versioning (e.g., Git, DVC)
- Stratégie de branching et de collaboration
- Automatisation et CI/CD
- Pipeline d'intégration continue
- Tests automatisés (données, modèle, intégration)
- Déploiement continu
- Containerisation et orchestration
- Utilisation de Docker pour l'encapsulation des modèles
- Orchestration avec Kubernetes ou alternative
- Monitoring et logging
- Outils pour le suivi des performances du modèle
- Système d'alerte pour la détection de drift
- Centralisation des logs
- Reproductibilité
- Gestion des dépendances (e.g., conda, poetry)
- Versioning des données d'entraînement
- Gouvernance et sécurité
- Gestion des accès et des secrets
- Traçabilité des décisions du modèle
- Conformité aux réglementations (si applicable)
Choisissez un titre qui met en avant l'aspect MLOps de votre projet.
Présentez brièvement :
- Le contexte du projet (type de modèle ML déjà développé)
- Les défis MLOps que le projet vise à résoudre
- Les principaux objectifs MLOps du projet
- L'impact attendu sur le processus de développement et de déploiement ML
- Décrivez brièvement le modèle ML existant (sans entrer dans les détails techniques de Data Science)
- Identifiez les défis actuels dans le cycle de vie du modèle ML :
- Reproductibilité
- Mise à jour et versioning
- Déploiement
- Monitoring
- Collaboration entre équipes
- Expliquez pourquoi une approche MLOps est nécessaire pour ce projet spécifique
Listez 3-5 objectifs spécifiques, mesurables et pertinents pour MLOps. Exemples :
- Réduire le temps de déploiement des modèles de X à Y jours
- Automatiser X% du pipeline de test et de déploiement
- Mettre en place un système de détection de drift avec un temps de réponse de X heures
- Présentez un schéma détaillé de l'architecture MLOps proposée présentant les composants clés (si vous en avez)
- Fournissez un lien vers un POC GitHub de votre projet
- Listez les sources de données que vous comptez utiliser (assurez-vous qu'elles sont libres et open source)
- Indiquez toute ressource utile pour la compréhension ou la mise en œuvre de votre projet (articles, tutoriels, documentation)
Identifiez les risques spécifiques au projet MLOps et proposez des stratégies d'atténuation. Exemple :
- Risque : Résistance au changement de la part des équipes
- Mitigation : Plan de formation et démonstration des bénéfices à court terme
Définissez des KPIs spécifiques à MLOps :
- Temps de déploiement des modèles
- Fréquence des mises à jour réussies
- Temps moyen de détection et de résolution des problèmes
- Taux d'automatisation du pipeline
Expliquez pourquoi ce projet serait un bon ajout au catalogue :
- Compétences MLOps couvertes
- Applicabilité à d'autres contextes ou industries
- Potentiel d'évolution et d'extension du projet
Résumez les points clés de votre proposition et réaffirmez l'importance de l'approche MLOps pour ce projet.
- Mettez l'accent sur l'aspect pratique et applicable du projet MLOps
- Démontrez une compréhension approfondie des principes et outils MLOps
- Montrez comment le projet aborde les défis courants en production de modèles ML
- Soulignez le potentiel pédagogique du projet pour d'autres apprenants
Ce guide vous aidera à créer une proposition solide axée sur MLOps, adaptée pour l'évaluation et l'intégration potentielle dans un catalogue de projets de formation.