Qu’est-ce qu’un serveur de machine learning ?

Les solutions de machine learning englobent les systèmes, les outils et les processus qui prennent en charge le développement, l’entraînement et le déploiement de modèles de machine learning. Cet aspect est essentiel pour gérer l'ensemble du cycle de vie des projets de machine learning, de la collecte de données à l'inférence de modèle. Il comprend des composants pour le stockage de données, le prétraitement, l'ingénierie des fonctionnalités et le versionnage, souvent à l'aide d'outils comme les data lakes, les magasins de fonctionnalités et les entrepôts de données.

Ceux-ci peuvent être construits sur des référentiels privés ou sur du stockage cloud, assurant ainsi évolutivité et accessibilité. Par exemple, des outils comme Data Version Control (DVC) fournissent des solutions open source pour la gestion des données, des modèles et des pipelines, tandis que les magasins de fonctionnalités rationalisent le stockage et l'interrogation des données de fonctionnalités pendant l'entraînement et l'inférence des modèles.

L’infrastructure doit être robuste et évolutive pour faire face aux exigences uniques du ML, qui impliquent souvent le traitement de vastes ensembles de données et la réalisation de calculs complexes. Un ML bien conçu prend en charge une gestion des données de haute qualité, en s'assurant que les données sont collectées, stockées et traitées efficacement.

Cette base est essentielle car la qualité et l'accessibilité des données ont un impact direct sur les performances des modèles de machine learning. Au-delà des données, les serveurs dédiés comprennent également des ressources computationnelles, des capacités de mise en réseau et des cadres logiciels qui permettent collectivement l'exécution transparente des charges de travail de machine learning.

Un serveur de machine learning est un système informatique spécialisé équipé de matériel et de logiciels adaptés aux exigences computationnelles des tâches de machine learning. Il s'agit de l'épine dorsale du ML, qui fournit la puissance nécessaire pour entraîner des modèles sur de grands ensembles de données et les déployer pour une inférence en temps réel.

Contrairement aux serveurs généralistes, les machines ML sont optimisées pour la gestion de calculs parallèles et la gestion de charges de travail intensives associées à des algorithmes comme le deep learning . Ils disposent souvent de matériel performant, comme des unités de traitement graphique (GPU), et sont configurés avec des bibliothèques et des frameworks ML comme TensorFlow ou PyTorch pour faciliter le développement et le déploiement.

La mise en place d'un serveur ML implique généralement de sélectionner un système, souvent chez un fournisseur cloud, qui répond aux exigences spécifiques de la charge de travail prévue. Cela inclut l’installation des bibliothèques de logiciels nécessaires et la garantie de la compatibilité avec les frameworks choisis. Ces serveurs peuvent également exécuter des applications d’intelligence artificielle (IA), fournissant les ressources de calcul nécessaires pour les tâches complexes. Qu’il soit hébergé sur site ou dans le cloud, un serveur de machine learning agit comme un environnement dédié où les développeurs et les data scientists peuvent tester, affiner et faire évoluer leurs solutions.

L’hébergement web traditionnel et les machines à usage général ne sont pas conçus pour gérer les demandes uniques des charges de travail de machine learning et d’intelligence artificielle. Ces systèmes sont généralement optimisés pour des étapes séquentielles, comme la mise à disposition de pages web ou la gestion de bases de données, en s’appuyant fortement sur des unités centrales de traitement (CPU) avec une mémoire limitée et sans prise en charge du calcul accéléré par GPU. Lorsque des modèles ML, qui nécessitent souvent un traitement parallèle pour des choses comme la multiplication de matrices ou l'inférence en temps réel, sont déployés sur de tels serveurs, ils rencontrent des limitations importantes. Les applications peuvent expirer, les modèles peuvent ne pas se charger ou les serveurs peuvent s'arrêter en raison d'une utilisation excessive des ressources.

Le principal problème avec les serveurs traditionnels, que ce soit dans le public ou le cloud hybride , est le manque d'accès aux GPU et aux environnements spécialisés comme CUDA, qui sont essentiels pour exécuter des bibliothèques ML comme TensorFlow ou PyTorch. De plus, les plans d'hébergement traditionnels offrent une mémoire et un stockage insuffisants. En effet, le ML nécessite souvent 16 Go ou plus de RAM GPU dédiée et 100 à 1,000GB de RAM système, dépassant de loin les capacités des VPS standard ou des plans d'hébergement partagé. Sans la prise en charge matérielle et logicielle nécessaire, les serveurs traditionnels ne peuvent pas fournir les performances requises pour les charges de travail de machine learning lourdes, ce qui rend nécessaire l’hébergement de machines de machine learning ou de GPU spécialisées.

Cas d’usage et applications

Les serveurs de machine learning fonctionnent pour un large éventail d’applications, chacune avec des exigences de calcul uniques. Ceux-ci permettent des avancées dans divers domaines en fournissant l'équipement nécessaire à l'entraînement et en déployant des outils sophistiqués.

Deep Learning et réseaux neuronaux

Le deep learning, un sous-ensemble de la machine learning qui imite le cerveau humain à travers des réseaux neuronaux, dépend fortement des capacités de traitement parallèle des serveurs de machine learning. Dotés de GPU, ces serveurs accélèrent l’entraînement de réseaux neuronaux profonds en traitant le grand nombre de paramètres et de calculs nécessaires.

Les applications comprennent tout, de la reconnaissance vocale aux systèmes autonomes, où les modèles doivent traiter des modèles complexes en temps réel. Le haut débit des clusters GPU permet de minimiser les temps d’entraînement, même pour ceux qui disposent de milliards de paramètres.

Traitement automatique du langage naturel

Le traitement du langage naturel (TAL) consiste à créer des modèles qui comprennent et génèrent le langage humain, en alimentant des outils comme les chatbots, l'analyse des sentiments et les services de traduction. Le ML fournit la puissance de calcul nécessaire pour les entraîner sur des ensembles de données de texte massif, souvent à l'aide de frameworks comme PyTorch ou TensorFlow.

La possibilité de faire évoluer les ressources à la demande garantit que les applications de TAL peuvent gérer les demandes croissantes des utilisateurs sans dégradation des performances, ce qui rend les serveurs ML indispensables pour les tâches de langage en temps réel.

Vision par ordinateur et Edge AI

Les applications de vision par ordinateur, comme la reconnaissance d’images et la détection faciale, nécessitent d’importantes ressources de calcul pour traiter et analyser les éléments visuels. Les serveurs ML fonctionnent pour ces derniers en fournissant la puissance GPU nécessaire à l'entraînement des modèles sur de grands ensembles de données d'image et en les déployant pour une inférence en temps réel. L’edge AI, où elle se produit plus près de la source, bénéficie également des serveurs ML en permettant un déploiement de modèle efficace dans des environnements aux ressources limitées. Ces serveurs sont essentiels pour des applications allant du contrôle de la qualité dans la fabrication à la navigation des véhicules autonomes.

Avantages des serveurs ML

Les serveurs ML offrent de nombreux avantages par rapport aux systèmes informatiques traditionnels, ce qui en fait le choix privilégié pour les charges de travail IA et ML. Ils fournissent une puissance de calcul inégalée, permettant des processus d'entraînement plus rapides et une inférence pour les modèles complexes. Cette rapidité se traduit par des cycles de développement réduits et une mise sur le marché plus rapide des produits basés sur l’IA.

De plus, les serveurs ML sont conçus pour être évolutifs, ce qui permet aux entreprises d'étendre leur infrastructure à mesure que leurs besoins en matière de données et de calcul augmentent. L’intégration de matériel spécialisé, comme les GPU, garantit une rentabilité accrue en maximisant le débit et en minimisant le gaspillage des ressources. De plus, ces serveurs prennent en charge une large gamme de frameworks et d’outils ML, offrant ainsi aux développeurs la possibilité d’expérimenter et d’innover sans limites matérielles.

Sélectionner le bon serveur ML implique d'évaluer plusieurs facteurs pour s'assurer qu'il répond aux besoins spécifiques de votre charge de travail. Tout d’abord, réfléchissez au type de tâches ML que vous allez effectuer : les modèles de deep learning nécessitent généralement des GPU, tandis que les modèles plus simples peuvent fonctionner efficacement sur des processeurs.

Évaluez les besoins en mémoire et en stockage en fonction de la taille de vos ensembles de données et de vos besoins en matière de traitement. Une RAM élevée et des disques SSD rapides sont essentiels pour les projets à grande échelle. Les capacités de mise en réseau doivent également être évaluées, en particulier pour les objectifs distribués, où une bande passante élevée et une faible latence sont essentielles.

Enfin, choisissez entre les options sur site et dans le cloud en fonction du budget, des besoins d'évolutivité et des exigences de sécurité. Les fournisseurs comme OVHcloud proposent une gamme d’options, allant des instances GPU dédiées aux environnements flexibles, en passant par la prise en charge de diverses demandes de projet.