Qu'est-ce que GitHub Actions ?

Introduction

Ce tutoriel vous guidera à travers l’utilisation de GitHub Actions pour implémenter des pratiques MLOps (Machine Learning Operations) dans votre projet de machine learning. Nous verrons comment automatiser les processus d’entraînement, de test et de déploiement de modèles ML.

Qu’est-ce que GitHub Actions ?

GitHub Actions est un outil d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) intégré à GitHub. Il permet d’automatiser des workflows directement dans votre dépôt GitHub.

MLOps et GitHub Actions

MLOps est une pratique qui vise à standardiser et rationaliser le développement et le déploiement de modèles de machine learning. GitHub Actions peut être utilisé pour automatiser plusieurs aspects du cycle de vie MLOps :

• Entraînement automatique des modèles
• Tests et validation des modèles
• Déploiement continu des modèles
• Surveillance et logging

Configuration de base

Pour commencer, créez un fichier .github/workflows/mlops.yml dans votre dépôt. C’est ici que nous définirons nos workflows.

name: MLOps Workflow

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  # Les jobs seront définis ici

Workflow pour l’entraînement de modèle

Voici un exemple de job pour l’entraînement automatique d’un modèle :

train-model:
  runs-on: ubuntu-latest
  steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: "3.8"
    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
    - name: Train model
      run: python train_model.py
    - name: Upload model artifact
      uses: actions/upload-artifact@v2
      with:
        name: model
        path: model.pkl

Ce job s’exécute sur la dernière version d’Ubuntu, configure Python, installe les dépendances, entraîne le modèle et le sauvegarde comme un artifact.

Workflow pour le déploiement continu

Voici un exemple de job pour le déploiement continu du modèle :

deploy-model:
  needs: train-model
  runs-on: ubuntu-latest
  steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Download model artifact
      uses: actions/download-artifact@v2
      with:
        name: model
    - name: Deploy to production
      run: |
        # Ici, vous mettriez les commandes pour déployer votre modèle
        # Par exemple, push vers un registry de conteneurs ou déploiement sur un service cloud

Ce job dépend du job train-model, télécharge le modèle entraîné et le déploie.

Workflow pour les tests automatisés

Voici un exemple de job pour exécuter des tests automatisés :

run-tests:
  runs-on: ubuntu-latest
  steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: "3.8"
    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
    - name: Run tests
      run: python -m pytest tests/

Ce job exécute les tests unitaires et d’intégration de votre projet.

Bonnes pratiques

1. Utilisez des secrets GitHub pour stocker les informations sensibles comme les clés API.
2. Versionnez vos modèles pour faciliter le rollback si nécessaire.
3. Utilisez des environnements pour gérer différentes configurations (dev, staging, prod).
4. Implémentez des contrôles de qualité comme des seuils de performance minimum pour les modèles.
5. Utilisez des caches pour accélérer les builds en réutilisant les dépendances.

Conclusion

GitHub Actions offre une plateforme puissante pour implémenter des pratiques MLOps. En automatisant l’entraînement, les tests et le déploiement, vous pouvez améliorer significativement la vitesse et la fiabilité de votre pipeline de machine learning.