Transforme tes expérimentations sur Jupyter Notebook en applications prêtes à la production grâce à ce guide complet.
Le déploiement de modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) constitue la passerelle entre le développement et l’application dans le monde réel. Alors que les Data Scientists construisent et testent souvent des modèles dans des environnements tels que Jupyter Notebook, la mise en production de ces modèles implique plusieurs étapes supplémentaires.
Dans ce guide, nous allons parcourir le processus complet d’extraction d’un modèle de Machine Learning à partir d’un notebook Jupyter et de son déploiement dans un environnement de production réel.
Pourquoi déployer un modèle ?
L’entraînement d’un modèle de Machine Learning ne représente que la moitié de la bataille. Le déploiement est essentiel pour :
- Permettre des prédictions en temps réel : moteurs de recommandation, détection des fraudes ou chatbots.
- Automatiser la prise de décision : Intégrer l’IA aux flux de travail existants de l’entreprise.
- Rendre votre modèle accessible : Permettre aux utilisateurs finaux ou aux applications d’interagir avec le modèle via des API ou des interfaces utilisateur.
Examinons les principales étapes du déploiement d’un modèle de Machine Learning de Jupyter à la production.
Étape 1 : Développer et entraîner le modèle dans Jupyter Notebook 📓
Les Notebooks Jupyter sont souvent l’environnement préféré pour l’expérimentation et le développement car ils permettent l’exécution interactive du code, une visualisation facile et une documentation basée sur le markdown.
Exemple : Entraîner un modèle dans Jupyter
Voici un exemple de construction d’un modèle simple de Machine Learning dans un notebook Jupyter :
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Charger un échantillon de données
df = pd.read_csv('data.csv')
# Séparer en features et target
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
# Diviser en Train/test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Entraîner un modèle de régression logistique
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Évaluer le modèle
y_pred = model.predict(X_test)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}")
À ce stade, ton modèle est entraîné et évalué dans l’environnement Jupyter. Mais pour une utilisation dans le monde réel, tu dois passer aux étapes suivantes pour le déploiement.
Étape 2 : Sauvegarder le modèle entraîné 💾
Avant de déployer le modèle, tu dois le sauvegarder afin qu’il puisse être chargé dans un environnement de production. L’approche la plus courante consiste à sérialiser le modèle à l’aide de bibliothèques telles que Pickle ou Joblib.
Exemple : Sauvegarder le modèle
import joblib # Sauvegarder le modèle dans un fichier joblib.dump(model, 'logistic_regression_model.pkl')
Le modèle est alors enregistré dans un fichier (logistic_regression_model.pkl) qui peut être chargé ultérieurement pour effectuer des prédictions.
Étape 3 : Choisir une stratégie de déploiement 📦
Il existe plusieurs façons de déployer un modèle de Machine Learning en production, en fonction de ton cas d’utilisation et de ton infrastructure.
Voici quelques stratégies courantes :
Déploiement basé sur l’API REST
Le déploiement de ton modèle en tant qu’API REST permet à d’autres applications ou systèmes d’envoyer des requêtes HTTP à ton modèle et d’obtenir des prédictions en retour. Cela est utile pour les applications web, les applications mobiles et d’autres systèmes en ligne.
Traitement par lots
Dans le traitement par lots, le modèle est exécuté périodiquement sur de grands ensembles de données (par exemple, tous les jours ou toutes les semaines) et produit des prédictions qui sont stockées pour une utilisation ultérieure. Ce type de traitement est courant dans des secteurs tels que la finance et la santé, où les décisions n’ont pas besoin d’être prises en temps réel.
Données en continu
Pour les prédictions en temps réel sur des données arrivant en continu, les modèles peuvent être déployés dans le cadre d’un pipeline de données en continu à l’aide d’outils tels qu’Apache Kafka ou Flink.
Étape 4 : Déployer le modèle en tant qu’API REST 🌐
L’approche la plus courante consiste à servir ton modèle en tant qu’API REST à l’aide d’un framework web léger tel que Flask ou FastAPI.
Exemple : Déploiement avec Flask
Créer une application Flask
Crée d’abord un fichier Python (app.py) pour définir l’API et charger le modèle entraîné.
from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
# Charger le modèle entraîné
model = joblib.load('logistic_regression_model.pkl')
app = Flask(__name__)
# Définir le point final de la prédiction
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json() # Obtenir les données envoyées dans la demande
prediction = model.predict([data['features']])
return jsonify({'prediction': int(prediction[0])})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Exécuter l’application Flask
Pour exécuter l’application Flask localement :
python app.py
Tu peux maintenant envoyer des requêtes au point de terminaison de ton modèle à l’adresse http://localhost:5000/predict et obtenir des prédictions.
Exemple : Envoi d’une requête POST pour une prédiction
Pour obtenir des prédictions, tu peux envoyer une requête POST avec des features au format JSON :
curl -X POST http://localhost:5000/predict -H "Content-Type: application/json" -d '{"features": [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]}'
Le modèle répondra par une prédiction.
Étape 5 : Conteneuriser l’application avec Docker 🐳
Les conteneurs sont un moyen populaire de déployer des modèles de Machine Learning, car ils assurent la cohérence entre les différents environnements (local, staging, production).
Étapes de la mise en place d’un modèle Docker :
- Installer Docker : Assure-toi que Docker est installé sur ta machine.
- Créer un fichier Docker : Ce fichier définit l’environnement dans lequel ton modèle s’exécutera.
Voici un exemple de fichier Docker simple :
# Utiliser un runtime Python officiel comme image mère FROM python:3.9-slim # Définir le répertoire de travail WORKDIR /app # Copier le contenu du répertoire actuel dans le conteneur à /app COPY . /app # Installer les paquets nécessaires RUN pip install -r requirements.txt # Rendre le port 5000 accessible au monde extérieur à ce conteneur EXPOSE 5000 # Exécuter app.py au lancement du conteneur CMD ["python", "app.py"]
- Construire l’image Docker :
docker build -t ml-model-api .
- Exécuter le conteneur Docker :
docker run -p 5000:5000 ml-model-api
Ton modèle s’exécute maintenant dans un conteneur Docker et est accessible depuis n’importe quel environnement prenant en charge Docker.
Étape 6 : Déployer vers une plateforme Cloud ☁️
Une fois ton modèle conteneurisé, l’étape suivante consiste à le déployer dans le cloud. Il existe plusieurs plateformes cloud pour déployer des modèles de Machine Learning, telles que
- AWS : Utilise AWS Elastic Beanstalk, AWS Lambda ou SageMaker.
- Google Cloud : Déployer sur Google Cloud Run ou AI Platform.
- Microsoft Azure : Utilise Azure ML ou App Service.
Par exemple, pour déployer ton modèle conteneurisé sur AWS Elastic Beanstalk :
- Installer le CLI EB : le CLI AWS Elastic Beanstalk t’aide à créer et à gérer ton application.
pip install awsebcli
- Initialiser l’environnement EB :
eb init
- Déployer l’application :
eb create ml-api-env
- Accéder à l’application : Une fois l’application déployée, AWS fournira une URL où l’API de votre modèle sera hébergée.
Étape 7 : Contrôler et mettre à jour le modèle 🔍
Le déploiement n’est pas la fin du périple. Après le déploiement, tu dois surveiller ou monitorer les performances du modèle, gérer les problèmes de mise à l’échelle et mettre périodiquement le modèle à jour lorsque de nouvelles données sont disponibles.
- Monitoring : Utilise des outils de surveillance pour suivre les performances de ton modèle en production. Tu peux surveiller des paramètres tels que la latence, le taux d’erreur et la dérive de la précision au fil du temps.
- Mise à l’échelle (scaling) : Si l’application doit gérer un grand nombre de demandes, des outils de mise à l’échelle automatique comme Kubernetes ou AWS Auto Scaling peuvent aider à gérer la charge.
- Versioning : Maintiens le contrôle des versions de tes modèles. Des outils comme MLflow et DVC (Data Version Control) peuvent aider à suivre les différentes versions de tes modèles, ce qui facilite le retour à une version antérieure si nécessaire.
Conclusion 🎯
Le déploiement de modèles de Machine Learning à partir de Jupyter Notebooks vers la production ne se limite pas à l’écriture de code : il s’agit de s’assurer que ton modèle est robuste, évolutif et accessible.
En sauvegardant le modèle, en le servant via une API, en le conteneurisant avec Docker et en le déployant sur le cloud, tu peux passer de l’expérimentation à une solution prête pour la production.
Avec une surveillance et une maintenance appropriées, ton modèle de Machine Learning peut apporter une valeur réelle aux utilisateurs dans des environnements réels.
Maintenant tu vas pouvoir déployer tes modèles de ML en toute confiance ! 🚀
