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Best 1 Gestion de l'infrastructure AI tools for MLOps

Popular Gestion de l'infrastructure AI tools in MLOps include PloyD, helping you work more efficiently.

PloyD

PloyD

PloyD est une plateforme d'opérations d'IA d'entreprise conçue pour rationaliser la mise en production des modèles et applications d'IA. Elle s'attaque aux défis courants tels que les goulots d'étranglement de la vitesse des développeurs, la complexité de l'infrastructure, l'efficacité de l'équipe et la conformité en matière de sécurité, permettant aux organisations de déployer, gérer et faire évoluer les solutions d'IA avec confiance et rapidité.

Systèmes RAG
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About Gestion de l'infrastructure

Les outils de Gestion de l'infrastructure pour le MLOps sont des plateformes spécialisées pour le provisionnement, la mise à l'échelle et l'optimisation des ressources de calcul requises pour les cycles de vie de l'apprentissage automatique. Ces outils automatisent la gestion du matériel comme les GPU et les CPU, que ce soit sur site ou dans le cloud, en orchestrant des environnements conteneurisés. Leur principale valeur réside dans l'amélioration de l'utilisation des ressources, la réduction des coûts de cloud computing et l'accélération du pipeline de l'expérimentation à la production pour les modèles d'IA. En tant que couche fondamentale d'une pile MLOps, ils fournissent l'environnement stable et évolutif nécessaire pour entraîner, déployer et gérer efficacement les modèles.

Fonctionnalités Clés

  • Orchestration des Ressources de Calcul : Gère et planifie les tâches de ML sur des clusters partagés de GPU et de CPU pour maximiser l'utilisation.
  • Provisionnement Automatisé d'Environnements : Crée des environnements de développement et de production cohérents et reproductibles à l'aide de conteneurs comme Docker.
  • Capacités de Mise à l'Échelle Automatique : Ajuste automatiquement l'allocation des ressources de calcul en fonction des demandes en temps réel des charges de travail d'entraînement ou d'inférence.
  • Suivi des Coûts et de l'Utilisation : Fournit des tableaux de bord détaillés pour suivre la consommation des ressources, analyser les dépenses et identifier les opportunités d'optimisation des coûts.
  • Support Hybride et Multi-Cloud : Offre une interface unifiée pour gérer les ressources de manière transparente entre les centres de données sur site et plusieurs fournisseurs de cloud (par ex., AWS, GCP, Azure).

Cas d'Utilisation

Ces outils sont essentiels pour les ingénieurs MLOps, les équipes DevOps soutenant les initiatives d'IA et les équipes de science des données dans les organisations qui exécutent de nombreux ou de grands modèles d'apprentissage automatique. Les scénarios courants incluent la gestion d'un cluster de GPU partagé dans un institut de recherche pour garantir un accès équitable, l'automatisation de l'infrastructure pour l'entraînement de grands modèles de langage (LLM), ou l'optimisation des dépenses cloud pour le département IA d'une entreprise.

Comment Choisir

Lors de la sélection d'un outil de Gestion de l'infrastructure, tenez compte de sa compatibilité avec votre configuration existante (sur site, cloud spécifique ou hybride). Évaluez ses capacités d'intégration avec d'autres outils MLOps pour le suivi des expériences et le CI/CD. Analysez sa technologie sous-jacente, telle que sa dépendance à Kubernetes, et considérez l'expérience utilisateur pour les scientifiques des données et les ingénieurs dédiés. Enfin, analysez ses fonctionnalités de gestion des coûts pour vous assurer qu'elles correspondent à vos objectifs d'optimisation budgétaire.

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Gestion de l'infrastructure use cases

1

Gérer un cluster de GPU partagé pour une équipe de recherche

Le laboratoire de recherche en IA d'une université dispose d'un pool limité de GPU haut de gamme partagé entre des dizaines d'étudiants et de chercheurs. Un administrateur MLOps utilise un outil de gestion d'infrastructure pour créer un système de planification équitable. L'outil leur permet de définir des quotas de ressources, de prioriser les tâches critiques et de fournir une interface simple aux utilisateurs pour soumettre leurs tâches d'entraînement. Cela évite les conflits de ressources, maximise l'utilisation du matériel coûteux et offre une visibilité claire sur qui utilise quelles ressources à un moment donné.

2

Automatiser des environnements d'entraînement évolutifs pour une startup

Une startup en IA doit entraîner un nouveau modèle de vision par ordinateur sur un grand ensemble de données. Au lieu de configurer manuellement des instances cloud, leur ingénieur MLOps définit un modèle d'environnement d'entraînement dans l'outil de gestion d'infrastructure. Lorsqu'un scientifique des données lance une session d'entraînement, l'outil provisionne automatiquement un cluster de 10 instances GPU sur AWS, installe toutes les dépendances nécessaires à partir d'une image Docker, exécute la tâche, puis termine toutes les instances une fois terminée. Cette automatisation permet d'économiser des heures de configuration manuelle et de réduire les coûts du cloud en garantissant que les ressources ne sont actives que lorsque cela est nécessaire.

3

Optimiser les coûts du cloud pour l'entraînement de modèles à grande échelle

La facture cloud mensuelle d'une grande entreprise pour l'entraînement de modèles d'IA est excessivement élevée. Une équipe MLOps met en œuvre un outil de gestion d'infrastructure pour en prendre le contrôle. Le tableau de bord de l'outil révèle que de nombreuses instances GPU puissantes restent inactives pendant la nuit. Ils configurent des politiques pour arrêter ou mettre en veille automatiquement les espaces de travail inactifs. De plus, l'outil les aide à tirer parti d'instances spot moins chères pour les tâches d'entraînement non critiques en gérant automatiquement les interruptions et les reprises. En trois mois, ils réduisent leurs dépenses de calcul dans le cloud de plus de 30 % sans affecter la productivité de l'équipe.

4

Provisionner des environnements de développement cohérents

Une équipe de science des données rencontre fréquemment le problème du « ça marche sur ma machine », où le code échoue en production en raison d'environnements locaux différents. À l'aide d'un outil de gestion d'infrastructure, le chef d'équipe définit un environnement de développement standard et conteneurisé avec des versions spécifiques de Python, CUDA et des bibliothèques clés. Désormais, chaque scientifique des données peut lancer un espace de travail identique et préconfiguré en un seul clic, que ce soit localement ou dans le cloud. Cela garantit la reproductibilité, simplifie l'intégration des nouveaux membres de l'équipe et élimine les bogues liés à l'environnement lors du déploiement.

5

Gérer les charges de travail du cloud hybride pour la souveraineté des données

Une institution financière doit entraîner des modèles sur des données clients sensibles qui ne peuvent pas quitter leur centre de données sur site. Cependant, ils souhaitent utiliser le cloud public pour des tâches moins sensibles comme le pré-entraînement sur des ensembles de données publics. Ils utilisent un outil de gestion d'infrastructure de cloud hybride qui fournit un guichet unique pour gérer à la fois leur cluster Kubernetes sur site et leur compte GCP. Cela leur permet de planifier de manière transparente les tâches dans l'environnement approprié en fonction des politiques de sécurité des données, tandis que les scientifiques des données bénéficient d'une expérience unifiée, quel que soit l'endroit où le calcul a lieu.

6

Assurer la haute disponibilité des services d'inférence en production

Une entreprise de vente au détail déploie un moteur de recommandation en temps réel en tant que microservice sur Kubernetes. Leur outil de gestion d'infrastructure est configuré pour surveiller ce service de production. Il met automatiquement à l'échelle le nombre de pods d'inférence en fonction du trafic utilisateur entrant, garantissant une faible latence pendant les heures de pointe des achats. Si un pod ne répond plus, le système détecte automatiquement la défaillance et le remplace par un pod sain, garantissant que le service reste disponible pour les clients 24h/24 et 7j/7. Cette gestion automatisée est essentielle pour maintenir une application d'IA fiable et de qualité production.

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Suivi des expériences1

Gestion de l'infrastructure FAQ

Qu'est-ce que la gestion de l'infrastructure d'IA ?

La gestion de l'infrastructure d'IA fait référence aux outils et processus utilisés pour provisionner, gérer et optimiser les ressources matérielles et logicielles nécessaires à l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Ces outils se situent entre le matériel brut (comme les GPU dans le cloud ou sur site) et les scientifiques des données, automatisant des tâches complexes telles que la planification des ressources, la configuration de l'environnement et la mise à l'échelle automatique. Leur objectif principal est de rendre l'utilisation des ressources de calcul plus efficace, plus rentable et plus reproductible pour le développement de l'IA.

En quoi la gestion de l'infrastructure diffère-t-elle d'une plateforme MLOps générale ?

Une plateforme MLOps vise à couvrir l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, y compris le versionnage des données, le suivi des expériences, le registre des modèles et les pipelines de déploiement. La gestion de l'infrastructure est un composant plus ciblé et fondamental au sein de ce cycle de vie. Elle traite spécifiquement des ressources de calcul (le « où » et le « comment ») sur lesquelles s'exécutent tous les autres processus MLOps. Bien que certaines plateformes MLOps complètes incluent des fonctionnalités de gestion de l'infrastructure, de nombreuses organisations utilisent un outil d'infrastructure spécialisé qui s'intègre à d'autres outils MLOps de premier ordre.

Quelles sont les fonctionnalités clés à rechercher dans un outil de gestion de l'infrastructure d'IA ?

Lors de l'évaluation de ces outils, concentrez-vous sur ces fonctionnalités principales :

  • Orchestration : La capacité de planifier et de gérer des tâches sur différentes ressources de calcul (GPU, CPU, sur site, cloud).
  • Gestion de l'environnement : Prise en charge de la création d'environnements reproductibles, généralement à l'aide de conteneurs comme Docker.
  • Évolutivité : Fonctionnalités de mise à l'échelle automatique des ressources à la hausse ou à la baisse en fonction de la charge de travail pour équilibrer les performances et les coûts.
  • Surveillance et contrôle des coûts : Tableaux de bord et rapports pour suivre l'utilisation, surveiller les dépenses et appliquer les budgets.
  • Intégrations : Compatibilité avec vos fournisseurs de cloud, systèmes CI/CD et autres outils MLOps.
Qui utilise généralement les outils de gestion de l'infrastructure d'IA ?

Les principaux utilisateurs sont les ingénieurs MLOps et les ingénieurs DevOps qui sont responsables de la construction et de la maintenance de la plateforme IA/ML de leur organisation. Cependant, ces outils apportent également une valeur significative aux scientifiques des données en leur donnant un accès en libre-service aux ressources de calcul sans nécessiter une expertise approfondie de l'infrastructure. De plus, les administrateurs informatiques et les équipes financières utilisent les fonctionnalités de surveillance et de reporting pour gérer les actifs matériels et contrôler les dépenses du cloud.

Pourquoi Kubernetes est-il important pour la gestion de l'infrastructure d'IA ?

Kubernetes est devenu le standard de facto pour l'orchestration de conteneurs, ce qui est essentiel pour les charges de travail d'IA modernes. Il fournit une base solide pour le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion d'applications complexes et conteneurisées. Pour l'IA, cela signifie qu'il peut gérer efficacement les ressources GPU, gérer la mise à l'échelle des tâches d'entraînement ou des services d'inférence, et fournir des capacités d'auto-réparation pour garantir la fiabilité. De nombreux outils avancés de gestion de l'infrastructure d'IA sont construits sur Kubernetes pour tirer parti de sa puissance et de sa flexibilité pour les défis spécifiques au ML.