Metaflow

Metaflow : Un framework pour le ML, l’IA et la science des données dans la vie réelle

Qu’est-ce que Metaflow ?

Metaflow est un framework open source développé par Netflix qui simplifie le processus de création et de gestion de projets d’apprentissage automatique (ML), d’intelligence artificielle (AI) et de science des données dans la vie réelle. Il permet aux scientifiques des données et aux ingénieurs ML de développer, de déployer et de gérer facilement des flux de travail complexes, comblant ainsi le fossé entre l’expérimentation et la production.

Comment fonctionne Metaflow ?

Metaflow vous permet de définir vos flux de travail ML sous forme de code Python. Ce code peut inclure des étapes pour l’ingestion, le prétraitement, l’apprentissage, l’évaluation et le déploiement des données. Metaflow suit et versionne automatiquement toutes les données, le code et les dépendances, assurant ainsi la reproductibilité et simplifiant le suivi des expériences. Il gère également l’orchestration, vous permettant de faire évoluer vos flux de travail vers le cloud sans modifier le code.

Principales fonctionnalités et avantages :

• Gestion simplifiée des flux de travail: Metaflow vous permet de définir des flux de travail ML complexes en Python simple. Développez et déboguez localement, puis déployez en production avec un minimum de modifications.
• Suivi des expériences: Metaflow suit et versionne automatiquement les variables dans votre flux, simplifiant ainsi le suivi et le débogage des expériences.
• Évolutivité: Tirez parti de manière transparente des ressources du cloud (GPU, plusieurs cœurs, grande mémoire) pour exécuter des fonctions à l’échelle.
• Versionnage des données: Metaflow fait circuler les données entre les étapes, en versionnant tout au long du processus, assurant ainsi la traçabilité et la reproductibilité des données.
• Déploiement facile: Déployez des flux de travail en production avec une seule commande et intégrez-vous de manière transparente aux systèmes environnants.
• Intégration à l’infrastructure existante: Metaflow s’intègre de manière transparente à votre infrastructure, à votre sécurité et à vos politiques de gouvernance des données existantes.
• Prise en charge de diverses plateformes cloud: Vous pouvez déployer Metaflow sur AWS, Azure, Google Cloud ou Kubernetes.

Composants principaux

• Flux: Représente l’ensemble du pipeline ML, définissant la séquence d’étapes à exécuter.
• Étape: Représente une seule étape du pipeline ML, telle que le prétraitement des données ou l’apprentissage du modèle.
• Tâche: Une instance d’exécution d’une étape, s’exécutant potentiellement sur une machine distincte.
• Artefact de données: Un élément de données produit par une étape et consommé par les étapes suivantes. Metaflow versionne et suit automatiquement ces artefacts.
• Décorateurs: Metaflow utilise des décorateurs pour étendre la fonctionnalité des étapes et des tâches. Par exemple, le décorateur @step indique qu’une fonction est une étape du flux, et le décorateur @parallel indique qu’une étape doit être exécutée en parallèle.

Comment utiliser Metaflow ?

1. Installation: Installez Metaflow à l’aide de pip :

   pip install metaflow
   

2. Définir un flux: Créez une classe Python qui hérite de FlowSpec et définissez les étapes de votre flux de travail.
3. Exécuter le flux: Exécutez votre flux localement à l’aide de la commande run.
4. Mettre à l’échelle vers le cloud: Déployez votre flux vers une plateforme cloud comme AWS, Azure ou Google Cloud.

Exemple

Voici un exemple simple d’un flux Metaflow :

from metaflow import FlowSpec, step

class MyFlow(FlowSpec):
    @step
    def start(self):
        print("Starting the flow")
        self.next(self.process_data)

    @step
    def process_data(self):
        print("Processing data")
        self.data = [1, 2, 3, 4, 5]
        self.next(self.train_model)

    @step
    def train_model(self):
        print("Training model")
        self.model = sum(self.data)
        self.next(self.end)

    @step
    def end(self):
        print("Flow finished")
        print("Model output:", self.model)

if __name__ == '__main__':
    MyFlow()

Intégration

Metaflow s’intègre de manière transparente aux outils et plateformes de science des données populaires, notamment :

• Bibliothèques Python: Utilisez n’importe quelle bibliothèque Python pour les modèles et la logique métier. Metaflow aide à gérer les bibliothèques localement et dans le cloud.
• Entrepôts de données: Accédez aux données des entrepôts de données. Metaflow fait circuler les données entre les étapes, en versionnant tout au long du processus.
• Plateformes cloud: Déployez sur AWS, Azure, Google Cloud ou Kubernetes. Metaflow est éprouvé chez Netflix.

Qui utilise Metaflow ?

Metaflow est utilisé par des centaines d’entreprises de divers secteurs, alimentant divers projets, de la GenAI de pointe et de la vision informatique à la science des données, aux statistiques et à la recherche opérationnelle axées sur les affaires. Voici quelques utilisateurs notables :

• Netflix
• 23andMe
• CNN
• Realtor.com

Points saillants de la version récente

Metaflow est en constante évolution. Les mises à jour récentes comprennent :

• Décorateurs personnalisés: Composez des flux avec des décorateurs personnalisés réutilisables.
• Prise en charge d’uv: Utilisez uv pour gérer les dépendances du développement au cloud.
• Pile de développement local en un clic: Configurez la pile Metaflow complète sur votre ordinateur portable en un seul clic.
• Progression du point de contrôle: Marquez la progression de l’apprentissage de modèles de longue durée et d’autres tâches à l’aide du nouveau décorateur @checkpoint.
• Prise en charge d’AWS Trainium: Formez et affinez de grands modèles de langage et d’autres modèles d’IA générative sur AWS Trainium.
• Cartes dynamiques en temps réel: Créez des systèmes ML/AI observables avec des cartes qui se mettent à jour en temps réel.

Cas d’utilisation

Metaflow répond à un large éventail de cas d’utilisation d’apprentissage automatique et de science des données, notamment :

• Expérimentation: Itérer rapidement sur différents modèles et techniques de traitement des données.
• Apprentissage des modèles: Former et évaluer des modèles d’apprentissage automatique complexes à l’échelle.
• Prédiction par lots: Générer des prédictions sur de grands ensembles de données.
• Prédiction en temps réel: Diffuser des modèles d’apprentissage automatique dans des applications en temps réel.

Conclusion

Metaflow est un framework puissant qui simplifie le développement, le déploiement et la gestion de projets ML, AI et de science des données dans la vie réelle. L’accent mis sur la facilité d’utilisation, l’évolutivité et la reproductibilité en fait un excellent choix pour les scientifiques des données et les ingénieurs ML qui cherchent à créer et à déployer efficacement des flux de travail complexes.