Quand utiliser MLOps pour IoT Edge
Ici, nous allons vous aider à déterminer si MLOps pour IoT Edge est la bonne solution pour vos applications Machine Learning. Nous allons fonder notre décision sur les critères suivants :
Considérations relatives à la collaboration
MLOps permet aux scientifiques des données et aux développeurs de collaborer en utilisant les mêmes processus DevOps. La plupart des équipes ont donc besoin de MLOps pour collaborer et accélérer le développement et le déploiement de modèles. Même si une équipe est restreinte (elle ne compte peut-être que cinq développeurs), MLOps peut favoriser les bonnes pratiques en matière d’ingénierie et les ventes futures.
Fréquence d’actualisation des modèles
À quelle fréquence devez-vous mettre à jour les modèles en production ? Si vos données changent rapidement et que vos modèles nécessitent des mises à jour fréquentes, songez à utiliser MLOps pour automatiser le processus de réentraînement des modèles.
Considérations relatives à IoT
utilisez-vous IoT Edge sur plusieurs appareils IoT où vous devez déployer et actualiser des modèles Machine Learning sur des appareils périphériques ? MLOps pour IoT Edge convient à ce scénario.
Considérations relatives à l’extensibilité
Un pipeline de build sur Azure DevOps peut être mis à l’échelle pour des applications de toutes tailles. MLOps convient donc aux solutions qui devront être mises à l’échelle à l’avenir.
Considérations relatives au coût
Azure DevOps est gratuit pour les projets open source et les petits projets comprenant jusqu’à cinq utilisateurs. Toutefois, pour les équipes plus importantes, un plan d’achat est nécessaire. Selon le cas d’usage, Compute est le facteur de coût le plus important dans cette architecture. Vous devez explorer les considérations relatives aux coûts en fonction du cas d’utilisation.
Exigences liées aux données de gouvernance
MLOps capture les données de gouvernance pour une génération et un déploiement de modèle de bout en bout. Ces données peuvent favoriser l’interprétabilité, la conformité réglementaire et les audits.
Degré d’automatisation nécessaire pour votre cycle de vie ML
différents composants de MLOps prennent en charge l’automatisation (par exemple, CI/CD). Collectivement, MLOps peut automatiser les processus de bout en bout.