Skip to content
IgnitionAI IgnitionAI

Choix des services AWS pour le machine learning

Lors de la conception d’une solution de machine learning sur AWS, il est essentiel de choisir les services et fonctionnalités adaptés aux exigences spécifiques du projet. AWS propose un éventail de services ML, de la préparation des données au déploiement des modèles, chacun étant conçu pour répondre à des besoins précis.

1. Analyse des besoins et définition des objectifs

Avant de choisir un service, il est important de :

  • Définir le problème : Identifier s’il s’agit d’une classification, d’une régression, d’un clustering, ou d’une autre tâche.
  • Analyser les contraintes : Considérer les contraintes en termes de coûts, de temps de calcul, de volume de données, et de niveau de personnalisation.
  • Évaluer les besoins de déploiement : Déterminer si le modèle sera déployé en production avec des requêtes en temps réel ou en batch, ou utilisé pour des prédictions ponctuelles.

2. Services AWS recommandés pour chaque étape du pipeline

a) Préparation et transformation des données

  • AWS Glue : Service ETL (Extract, Transform, Load) qui facilite l’extraction et la transformation de données à grande échelle, adapté aux projets nécessitant une collecte de données provenant de plusieurs sources.
  • Amazon SageMaker Data Wrangler : Permet de préparer, nettoyer et transformer les données sans écrire de code. C’est un choix idéal pour l’ingénierie de caractéristiques ou le prétraitement.

b) Formation et gestion des modèles

  • Amazon SageMaker : Service complet pour l’entraînement, le déploiement et la gestion de modèles. Ses fonctionnalités incluent :
    • SageMaker Autopilot pour l’automatisation de l’entraînement de modèles avec AutoML.
    • SageMaker Debugger pour diagnostiquer les performances des modèles durant l’entraînement.
  • Amazon EC2 avec instances GPU : Pour les projets nécessitant une infrastructure hautement personnalisée ou des ressources GPU spécifiques pour des entraînements intensifs.

c) Optimisation et déploiement des modèles

  • SageMaker Hyperparameter Tuning : Automatisation de l’optimisation des hyperparamètres pour améliorer les performances du modèle.
  • SageMaker Model Monitor : Surveillance des dérives du modèle après le déploiement, recommandé pour les applications de production nécessitant des contrôles qualité.
  • Amazon SageMaker Endpoint : Pour le déploiement en temps réel avec autoscaling. Idéal pour les applications nécessitant une disponibilité en temps réel.
  • Batch Transform : Pour des prédictions en lot, notamment pour des données nécessitant un traitement périodique.

d) Stockage et gestion des données d’entraînement

  • Amazon S3 : Stockage principal pour les jeux de données de machine learning, offrant une haute durabilité et un chiffrement intégré.
  • AWS Lake Formation : Utile pour créer un data lake sécurisé et structuré permettant d’organiser, sécuriser, et gérer les jeux de données de manière centralisée.

3. Processus de recommandation des services AWS en fonction des besoins

Un processus méthodique pour recommander les services pourrait inclure les étapes suivantes :

  • Identification des besoins d’entraînement et de déploiement : Par exemple, pour un modèle de recommandation de produit avec des besoins de mise à jour fréquents, SageMaker Endpoint avec Model Monitor serait recommandé.
  • Choix de la gestion des données : Pour un projet avec des données de grande volumétrie et des sources multiples, Amazon S3 et AWS Glue seraient indiqués.
  • Optimisation des coûts : Utiliser des instances spot pour l’entraînement via SageMaker pour réduire les coûts.

4. Exemple de scénario : Classification d’images pour la détection de défauts dans des produits

Objectifs : Détecter des anomalies de production sur des images de produits, avec des mises à jour fréquentes du modèle et des prédictions en temps réel.

  1. Préparation des données :

    • Utilisation d’AWS Glue pour rassembler et transformer les images de plusieurs sources.
    • Stockage sur Amazon S3 avec des dossiers organisés par type de produit.

  2. Entraînement du modèle :

    • Choix de SageMaker avec des instances GPU pour l’entraînement rapide de modèles de classification d’images.
    • Suivi des métriques d’entraînement avec SageMaker Debugger.

  3. Optimisation et surveillance :

    • Optimisation des hyperparamètres via SageMaker Hyperparameter Tuning.
    • Surveillance des dérives de performances avec SageMaker Model Monitor après le déploiement.

  4. Déploiement :

    • SageMaker Endpoint pour les prédictions en temps réel sur les nouvelles images.
    • Option de déploiement en lot avec Batch Transform pour des analyses périodiques.

Conclusion

Ce processus de recommandation et d’implémentation des services et fonctionnalités AWS permet de créer des solutions optimisées et adaptées aux besoins spécifiques de chaque projet de machine learning. En combinant les capacités d’entraînement, d’optimisation et de déploiement de SageMaker avec la gestion des données et des coûts d’AWS, on peut répondre efficacement aux exigences de production et de maintenance des modèles dans le cadre de solutions MLOps.