Optimisation du contrôle des sources pour les projets de données : versionnage efficace des ensembles de données, pipelines, modèles et flux de travail d’apprentissage automatique

La gestion de projets de données ne se limite pas à l'écriture de code. Elle exige un suivi rigoureux des jeux de données, des pipelines, des modèles de données et des modèles d'apprentissage automatique (ML) afin de garantir la cohérence et la fiabilité des résultats. L'utilisation efficace d'un système de contrôle de version dans les projets orientés données permet aux équipes de conserver un historique clair des modifications, de reproduire les expériences et de faciliter la collaboration. Cet article explique comment utiliser un système de contrôle de version pour gérer tous les composants d'un flux de travail d'apprentissage automatique, permettant ainsi un cycle de tests robuste et un développement de projet plus fluide.

Pourquoi le contrôle de source est important dans les projets de données

Le contrôle de version est une pratique courante en développement logiciel, mais son rôle dans les projets de données est souvent mal compris ou sous-utilisé. Contrairement au code traditionnel, les projets de données comprennent de nombreux éléments interdépendants :

• Des ensembles de données qui évoluent au fil du temps

• Pipelines de données qui transforment les données brutes

• Modèles de données qui définissent la structure et les relations

• Modèles d'apprentissage automatique entraînés sur des données et optimisés pour la performance

  
  

Sans un système de gestion des versions adéquat, les équipes risquent de perdre la trace de la version de l'ensemble de données ou du modèle ayant produit des résultats spécifiques. Cela peut engendrer confusion, erreurs et gaspillage de ressources. La gestion de versions offre un point d'accès unique pour suivre les modifications, comparer les versions et revenir en arrière si nécessaire.

Gestion des versions des ensembles de données pour une gestion fiable des données

Les jeux de données constituent le fondement de tout projet d'apprentissage automatique. Le versionnage des jeux de données garantit la reproductibilité des expériences et la documentation des modifications apportées à la qualité ou au contenu des données.

Stratégies de gestion des versions des ensembles de données

• Utilisez des outils de contrôle de version de données comme DVC ou Git LFS pour gérer les fichiers volumineux que Git traditionnel ne peut pas gérer efficacement.

• Stockez les métadonnées avec les jeux de données, notamment la source, la date et les étapes de prétraitement.

• Étiquetez clairement les versions de l'ensemble de données avec des noms significatifs ou des horodatages pour identifier les différentes étapes (par exemple, brute, nettoyée, augmentée).

• Automatisez les mises à jour des ensembles de données grâce à des pipelines qui enregistrent les modifications et créent automatiquement de nouvelles versions.

  
  

Exemple

Une équipe travaillant sur la prédiction du taux de désabonnement client utilise DVC pour versionner les exportations mensuelles de données clients. Chaque version de jeu de données est liée à la version correspondante du modèle d'apprentissage automatique, ce qui permet de retracer facilement les performances du modèle jusqu'aux données exactes utilisées.

Gestion des versions des pipelines de données pour suivre les transformations

Les pipelines de données automatisent le processus de nettoyage, de transformation et de préparation des données pour la modélisation. Les modifications apportées aux pipelines peuvent avoir un impact significatif sur les résultats ; il est donc essentiel de suivre ces modifications.

Meilleures pratiques pour le versionnage des pipelines

• Stockez le code du pipeline dans des référentiels de contrôle de version avec les autres fichiers du projet.

• Utilisez des fichiers de configuration pour définir les paramètres du pipeline, qui peuvent être versionnés séparément.

• Mettre en œuvre des composants de pipeline modulaires pour isoler les modifications et simplifier les tests.

• Le pipeline de journalisation s'exécute avec des métadonnées sur les données d'entrée, les paramètres et les sorties.

  
  

Exemple

Une équipe de ML utilise Apache Airflow pour gérer ses pipelines. Elle stocke les définitions de DAG et les scripts de transformation dans Git. Lorsqu'une étape du pipeline est modifiée, elle crée une nouvelle branche, teste les modifications et ne fusionne les branches qu'après validation, garantissant ainsi la stabilité des flux de production.

Gestion des versions des modèles de données pour maintenir leur structure et leur cohérence

Les modèles de données définissent l'organisation et les relations entre les données. Toute modification apportée à ces modèles peut impacter l'intégrité des données et les processus en aval.

Comment versionner les modèles de données

• Conservez les définitions de modèle dans un système de contrôle de version sous forme de code ou de fichiers de schéma.

• Utilisez des scripts de migration pour appliquer les modifications de manière incrémentale et suivre l'évolution du schéma.

• Les modifications apportées au modèle de document comportent des messages de validation clairs et des étiquettes de version.

• Tester les modifications du modèle sur des données d'exemple afin de vérifier la compatibilité.

  
  

Exemple

Une équipe gérant un catalogue de produits utilise des fichiers de schéma JSON stockés dans Git pour définir les attributs des produits. Lors de l'ajout de nouveaux champs ou de la modification de types, elle crée des scripts de migration et exécute des tests afin de garantir la cohérence de la base de données du catalogue.

Gestion des versions des modèles d'apprentissage automatique pour le suivi et le déploiement des expériences

Les modèles d'apprentissage automatique évoluent grâce à l'entraînement, l'optimisation et le réentraînement. Le versionnage des modèles permet de suivre les améliorations de performance et de revenir à une version antérieure si nécessaire.

Approches du versionnage des modèles d'apprentissage automatique

• Enregistrez les artefacts du modèle (poids, configurations) avec des noms de fichiers versionnés ou des hachages.

• Utilisez des outils de suivi des expériences de ML comme MLflow ou Weights & Biases pour enregistrer les paramètres, les métriques et les versions du modèle.

• Intégrez le versionnage des modèles au contrôle de version en liant les fichiers de modèle ou les métadonnées aux modifications de code.

• Automatisez les pipelines de déploiement qui promeuvent les versions de modèles testées en production.

  
  

Exemple

Une équipe de détection de fraude utilise MLflow pour suivre ses expériences. Chaque version de modèle est associée aux versions des jeux de données et des pipelines utilisés pour l'entraînement. Ce lien leur permet de reproduire les résultats et de comparer facilement les modèles.

Intégration du versionnage dans l'ensemble du flux de travail d'apprentissage automatique

Pour garantir un cycle de test robuste, les équipes doivent intégrer le versionnage des ensembles de données, des pipelines, des modèles de données et des modèles d'apprentissage automatique dans un flux de travail unifié.

Conseils pour l'intégration

• Utilisez un seul référentiel de contrôle de version ou des référentiels étroitement liés pour tous les composants.

• Adoptez des conventions d'appellation cohérentes pour les versions et les branches.

• Automatisez les pipelines de tests qui exécutent des tests de bout en bout sur des combinaisons de versions spécifiques.

• Documentez clairement les dépendances entre les ensembles de données, les pipelines et les modèles.

• Encouragez la collaboration en utilisant des demandes de fusion et des revues de code pour les modifications.

  
  

Exemple

Une équipe d'analyse de données de santé gère un monorepo contenant des dossiers pour les jeux de données, les scripts de pipeline, les modèles de données et les modèles d'apprentissage automatique. Elle utilise des outils CI/CD pour exécuter des tests à chaque modification de composant, afin de garantir que les mises à jour n'interrompent pas le flux de travail.