Entraîner et versionner
Des flux d'entraînement reproductibles, avec données, code et paramètres versionnés : chaque modèle a sa traçabilité dès le premier jour.
/ IT & data /
Un MLOps qui transforme les expérimentations en production
Entraînement versionné, déploiement, monitoring et rollback pour les modèles IA—livrés en plateforme que vos data scientists ont vraiment envie d'utiliser.
Le problème
Presque aucun modèle ne sort jamais du carnet
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Les pilotes n'arrivent pas en production
La data science livre un carnet, l'ingénierie le réécrit pour la production et la logique d'origine des variables dérive. La plupart des pilotes meurent en silence dans cette passation.
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Aucun versionnage de modèles digne de confiance
Les versions vivent dans des noms de dossier et des messages Slack. Quand quelque chose casse, personne ne sait avec certitude quel modèle est en production ni sur quelles données il a été entraîné.
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Surveiller se réduit à quelques alertes sur un écran
On surveille la latence et le processeur ; la dérive, la perte de performance et les régressions par segment se remarquent quand quelqu'un du métier se plaint.
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Le retour arrière passe par un appel d'urgence
Revenir sur un modèle veut dire une cellule de crise, un redéploiement à la main et un post-mortem que personne n'apprécie. Il n'existe aucun chemin de retour arrière de premier ordre.
Fonctionnement
Une plateforme de MLOps que l'équipe adopte au lieu de l'éviter
Déployer et router
Un déploiement en une commande, avec routage du trafic en ombre, en canari et en A/B, pour que chaque nouvelle version fasse ses preuves avant de prendre du trafic réel.
Surveiller et revenir en arrière
Des contrôles de dérive, de performance et par segment, avec alertes automatiques et retour arrière en un clic vers une version connue comme saine.
La plateforme s'adapte à votre cloud, à vos cadres de modélisation et à votre stack de données actuelle.
Un MLOps qui transforme les expérimentations en production
Ce qui est inclus
Tout ce qu'il fautpour que les modèles passent du carnet à la production
Entraînement, registre, déploiement, surveillance et retour arrière, sur Synapse, comme une seule couche d'exploitation pour la data science et l'ingénierie des modèles.
Flux d'entraînement
Des flux reproductibles avec données, code et paramètres versionnés : chaque exécution est saisie dans la traçabilité.
Registre des modèles
Un registre central avec versionnage, promotion par étape, responsables et portes de validation entre la préproduction et la production.
Déploiement automatisé
Déploiement par lots, en temps réel et embarqué en une seule commande, avec parité des environnements et infrastructure décrite comme du code.
Surveillance de la dérive et de la performance
Dérive des entrées, dérive des prédictions et performance sur le résultat, avec ventilation par segment et un responsable nommé pour chaque alerte.
Trafic A/B et en ombre
Faites passer les nouvelles versions en ombre sur du trafic réel, menez des tests A/B avec des garde-fous statistiques et promouvez la gagnante sans risque.
Retour arrière
Retour arrière en un clic vers la version précédente connue comme saine, avec piste d'audit complète et attribution de l'incident.
Propulsé par Synapse
Résultats
Ce qui change quand le MLOps est une plateforme et non un bricolage
Les résultats varient selon le contexte, la maturité des données et le périmètre. Nous cadrons honnêtement avant de promettre précisément.
5–10x
Plus de modèles arrivant en production chaque trimestre
Indicatif — dépend de la maturité de départ et de la taille de l'équipe.
Minutes
Pour déployer une nouvelle version, contre des jours auparavant
Indicatif — d'après les équipes déjà outillées par la plateforme.
Sous surveillance
Dérive, performance et retour arrière sur chaque modèle en production
Notre façon de travailler
Du premier modèle à une plateforme, sans programme big bang
Diagnostic
Diagnostic
Semaines 1-2
Nous inventorions les modèles actuels, ce qui fait mal au déploiement, les manques de surveillance et les exigences de plateforme.
Conception
Conception
Semaines 3-5
Nous définissons le modèle de registre, les patrons de déploiement, les contrats de surveillance et la politique de retour arrière, avec la data science et l'ingénierie.
Construction
Construction
Semaines 6-12
Nous montons l'entraînement, le registre, le déploiement et la surveillance, et nous le prouvons sur un premier modèle réel en production.
Exploitation et passage à l'échelle
Exploitation et passage à l'échelle
Semaine 13 et au-delà
Nous accueillons de nouvelles équipes et de nouveaux modèles, élargissons la couverture de surveillance et exploitons la plateforme comme un service.
Les délais varient selon le nombre de modèles, la diversité des cadres et l'infrastructure existante.
Aller plus loin
MLOps, AI, and what to explore next
Ideas, trends, and tools to stay ahead
Commencer
On transforme les pilotes en IA de production ?
Sans engagement. Nous commençons par une séance cadrée pour cartographier vos modèles, vos manques et vos besoins de plateforme.