Manuel d'adoption ML
Ce skill fournit une méthodologie adaptative pour implémenter des modèles de machine learning dans des projets logiciels existants. Il comble le fossé entre le génie logiciel traditionnel et le MLOps en structurant la manière dont le ML doit être recherché, découplé, entraîné et intégré.
Quand l'activer
- Un utilisateur demande d'"ajouter du ML" ou "ajouter un algorithme" à sa base de code existante.
- Planification de l'intégration d'un nouveau modèle (ex. : recommandation, classification, prévision) dans une application non-ML.
- Structuration d'un flux de travail pour qu'un agent construise, entraîne et déploie un composant ML de manière adaptative.
Phase 1 : Cadrage du problème et faisabilité
Avant d'écrire du code de modèle, établir le "pourquoi" et le "comment".
- Vérification heuristique : Demander à l'utilisateur si une heuristique simple (ex. : regex, tri basé sur des règles) pourrait résoudre le problème plus rapidement. Si oui, commencer par là.
- Définition de la métrique : Définir la métrique métier que le modèle ML cherche à améliorer (ex. : taux de clics, latence réduite).
- Budget d'erreur : Définir à quoi ressemble une "mauvaise" prédiction et comment le système doit la gérer.
Phase 2 : Préparation des données
Le ML est inutile sans données propres et accessibles.
- Audit des sources de données : Identifier où résident les données d'entraînement. S'agit-il d'une base de données en direct, d'un CSV statique ou d'une API ?
- Contrat de données : Établir un schéma pour les données d'entrée. Quelles caractéristiques sont requises ? Que se passe-t-il si une caractéristique est manquante ?
- Prévention des fuites : S'assurer que la division des données proposée par l'utilisateur ne fuit pas accidentellement des informations futures dans l'ensemble d'entraînement (ex. : division chronologique pour les séries temporelles).
Phase 3 : Intégration architecturale et découplage
Ne pas coupler étroitement l'inférence du modèle à la logique métier principale.
- Limite API : Suggérer de placer le modèle derrière un point de terminaison API (ex. : en utilisant
fastapi-patternsoudjango-patterns) ou une classe de service dédiée. - Mécanismes de repli : Concevoir un état par défaut. Si le modèle met trop de temps à répondre ou génère une erreur, le système doit revenir gracieusement à une règle codée en dur.
- Feature flags : Envelopper l'appel d'inférence ML dans un feature flag afin de pouvoir le déployer (ou le retirer) en toute sécurité.
Phase 4 : Implémentation et entraînement du modèle
Structurer le code pour la reproductibilité et l'itération.
- Commencer simplement : Construire d'abord un modèle de base (ex. : une simple régression logistique scikit-learn ou une couche linéaire PyTorch minimaliste).
- Reproductibilité : Appliquer les bonnes pratiques
pytorch-patternsou similaires : fixer les graines aléatoires, rendre le code indépendant du périphérique, et documenter explicitement les formes des tenseurs/tableaux. - Preuve automatisée : Exiger des tests pour les transformations de données et le schéma d'inférence. Ne pas accepter un modèle sans script d'évaluation le comparant au modèle de base.
Phase 5 : Passage au MLOps
Une fois le modèle de base intégré, passer au fonctionnement continu.
- Référence à
mle-workflow: Guider l'utilisateur vers la mise en place du suivi des expériences, des registres de modèles et de la détection de dérive. - CI/CD : Ajouter l'étape d'évaluation du modèle au pipeline CI existant pour garantir que les futurs commits ne dégradent pas les performances du modèle.
Flux de travail itératif de l'agent
Lors de l'assistance à un utilisateur via ce manuel, les agents doivent :
- Poser des questions de clarification pour compléter la Phase 1 avant de proposer des architectures.
- Rédiger un contrat de données à la Phase 2 pour approbation de l'utilisateur.
- Écrire l'interface de découplage (API/Service) à la Phase 3 avant d'écrire la boucle d'entraînement.
- Fournir un script reproductible à la Phase 4 qui entraîne le modèle et sauvegarde l'artefact.