Apprendre à s'intégrer à AWS

L’intégration à AWS pour le machine learning implique la création d’un compte, la configuration des services nécessaires, la familiarisation avec l’interface d’AWS Management Console et l’utilisation des outils AWS. Voici un guide étape par étape pour vous aider à démarrer avec AWS pour le machine learning, notamment avec Amazon SageMaker.

1. Créer un compte AWS

1. Accédez à AWS et cliquez sur “Créer un compte AWS”.
2. Remplissez le formulaire d’inscription avec vos informations personnelles, de facturation et de vérification de compte.
3. Une fois votre compte créé, vous bénéficierez de l’offre gratuite d’AWS (AWS Free Tier) qui comprend des ressources limitées pour découvrir des services AWS gratuitement pendant 12 mois.

2. Se familiariser avec l’interface AWS Management Console

La console de gestion AWS est l’interface principale pour accéder aux services d’AWS. À votre première connexion :

1. Explorer la console : Vous trouverez les services AWS dans des catégories comme Machine Learning, Compute, Storage, Database, etc.
2. Utiliser la barre de recherche : Tapez “SageMaker” pour localiser rapidement Amazon SageMaker, le service de machine learning d’AWS.
3. Accéder aux ressources : Cliquez sur un service pour accéder à ses fonctionnalités, configurations et options.

3. Configurer IAM (Identity and Access Management)

AWS IAM (Identity and Access Management) est essentiel pour gérer les accès et les permissions des utilisateurs, des groupes et des services.

1. Créer un utilisateur IAM avec des permissions spécifiques pour SageMaker et autres services ML (IAM > Ajouter un utilisateur).
2. Assigner un rôle d’administrateur temporaire : Pour les débuts, assignez le rôle AmazonSageMakerFullAccess pour simplifier l’accès à SageMaker.
3. Configurer une politique de mot de passe : Ajustez les paramètres de sécurité pour les utilisateurs et définissez les exigences de mot de passe dans IAM > Paramètres du compte.

4. Installer et configurer l’interface en ligne de commande AWS (CLI)

L’AWS CLI est un outil puissant pour interagir avec les services AWS depuis le terminal et automatiser les opérations.

1. Installer AWS CLI : Vous pouvez suivre la documentation officielle d’AWS CLI pour l’installation.
2. Configurer AWS CLI : Une fois installée, exécutez aws configure pour associer votre compte :

   aws configure

   Lors de la configuration, entrez :
   • Clé d’accès AWS et clé secrète : Créées dans IAM.
   • Région par défaut : Définissez la région AWS (exemple : us-east-1).
   • Format de sortie par défaut : Par exemple, json.

5. Se familiariser avec Amazon SageMaker

Amazon SageMaker est le service d’AWS qui couvre l’ensemble du cycle de vie des modèles de machine learning, y compris l’entraînement, la gestion et le déploiement.

1. Accédez à SageMaker dans la console AWS et explorez ses principales fonctionnalités :
   • Notebook Instances : Environnement pour l’entraînement interactif.
   • Training Jobs : Pour gérer les tâches d’entraînement de modèle.
   • Model Registry : Gestion des modèles enregistrés pour MLOps.
   • Endpoints : Déploiement des modèles comme API REST.
2. Créer un environnement de développement SageMaker Notebook :
   • Sélectionnez une configuration d’instance (ex. : ml.t2.medium pour commencer).
   • Connectez-vous via Jupyter Notebook pour explorer les capacités de SageMaker.

6. Utiliser SageMaker Studio

SageMaker Studio est une interface unifiée pour le ML sur AWS, offrant un espace de travail collaboratif pour les data scientists et ingénieurs MLOps.

1. Accéder à SageMaker Studio depuis la console SageMaker, en suivant les étapes d’installation (création d’un utilisateur et configuration de la capacité de calcul).
2. Explorer les fonctionnalités intégrées :
   • Notebook JupyterLab pour le codage interactif.
   • Experiments pour suivre et visualiser les expériences de machine learning.
   • Pipelines pour automatiser les workflows ML.

7. Se connecter à S3 pour la gestion des données

Amazon S3 (Simple Storage Service) est couramment utilisé avec SageMaker pour stocker des jeux de données et des modèles.

1. Créer un bucket S3 dans la région choisie pour stocker les données et les résultats d’entraînement.
2. Interagir avec S3 depuis SageMaker Notebook ou AWS CLI :
   • Utilisez la commande suivante pour télécharger des données dans S3 :

     aws s3 cp chemin/vers/fichier s3://nom-du-bucket/

8. Contrôler les coûts avec AWS Budgets

Pour éviter les coûts inattendus, utilisez AWS Budgets pour définir des alertes budgétaires :

1. Configurer un budget dans la console Billing and Cost Management.
2. Définir une alerte pour recevoir des notifications par email lorsque votre utilisation ou vos dépenses atteignent un certain seuil.

9. Évaluer les ressources d’apprentissage

AWS propose de nombreuses ressources pour débuter et approfondir l’utilisation de ses services, notamment :

• AWS Training and Certification.
• Ateliers et tutoriels d’Amazon SageMaker.

Conclusion

S’intégrer à AWS et à ses services ML, comme SageMaker, offre un environnement puissant pour développer, entraîner et déployer des modèles de machine learning dans un cadre MLOps. Les étapes d’intégration vous permettent de vous familiariser avec AWS, de configurer votre environnement de développement et de contrôler les accès et les coûts. En maîtrisant ces éléments de base, vous serez bien équipé pour exploiter pleinement le potentiel de SageMaker et d’autres outils AWS dans vos projets de machine learning.