Développement d'une plateforme open source TinyMLOps pour les systèmes embarqués de AIoT

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Contexte


ChatGPT > TinyML (abréviation de Tiny Machine Learning) désigne une branche de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) qui se concentre sur l’exécution de modèles de ML sur des appareils embarqués ou des systèmes à ressources limitées, comme des microcontrôleurs, des capteurs ou des appareils connectés de l’Internet des objets (IoT).

Caractéristiques principales de TinyML :

1. Taille réduite : Les modèles TinyML sont optimisés pour fonctionner avec des ressources limitées, telles que peu de mémoire (quelques kilooctets) et une puissance de calcul réduite. 2. Faible consommation d’énergie : TinyML est conçu pour fonctionner sur des appareils alimentés par batterie ou à énergie très faible, permettant une autonomie prolongée. C’est crucial pour les capteurs IoT et les appareils portables. 3. Décision locale : Les calculs sont effectués localement sur le dispositif (edge computing), ce qui élimine le besoin d’envoyer des données vers le cloud. Cela permet de réduire la latence, d’améliorer la confidentialité et d’économiser de la bande passante. 4. Applications variées : • Détection de sons (par exemple, reconnaissance de mots-clés). • Analyse de mouvements (par exemple, détection d’activités via un accéléromètre). • Vision par ordinateur embarquée (comme la détection d’objets avec des caméras à basse résolution). • Surveillance de l’environnement (par exemple, mesure de la température, de l’humidité, etc.).

Technologies clés utilisées dans TinyML :

1. Microcontrôleurs : Comme les puces ARM Cortex-M, Espressif ESP32, ou Arduino. Ces dispositifs sont typiquement utilisés pour exécuter des modèles TinyML. 2. Frameworks et outils : • TensorFlow Lite for Microcontrollers : Une version légère de TensorFlow pour les microcontrôleurs. • Edge Impulse : Une plateforme de développement pour TinyML. • MicroTVM : Une version légère de TVM pour les appareils embarqués. • uTensor : Une bibliothèque de ML dédiée aux microcontrôleurs.

Avantages de TinyML :

• Coût réduit : Les dispositifs et les modèles TinyML sont peu coûteux. • Confidentialité des données : Les calculs locaux évitent la transmission de données sensibles vers des serveurs distants. • Réactivité : Les modèles locaux réduisent la latence et permettent des réponses en temps réel.

Limites :

• Ressources limitées : Les microcontrôleurs ont peu de mémoire, ce qui limite la complexité des modèles pouvant être déployés. • Précision : Les modèles TinyML sont souvent simplifiés, ce qui peut entraîner une perte de précision par rapport aux modèles plus complexes. • Complexité de développement : L’optimisation de modèles pour ces environnements nécessite des connaissances spécialisées.

En résumé, TinyML est une technologie clé pour permettre l’intelligence artificielle dans des dispositifs légers et autonomes, et elle ouvre la voie à des applications innovantes dans les domaines de l’IoT, de la domotique et des dispositifs portables.

ChatGPT > Le MLOps (abréviation de Machine Learning Operations) est un ensemble de pratiques, d’outils et de méthodologies visant à optimiser le déploiement, la gestion et le suivi des modèles de Machine Learning (ML) dans un environnement de production. Il s’inspire des principes du DevOps, qui concernent l’automatisation et la gestion des cycles de développement et d’exploitation des logiciels, en les appliquant au domaine de l’apprentissage automatique.

Objectifs principaux du MLOps :

1. Automatisation : Faciliter et automatiser le développement, le déploiement et la maintenance des modèles ML. 2. Collaboration : Renforcer la communication entre les équipes de data science, d’ingénierie et d’opérations. 3. Fiabilité : Garantir que les modèles ML en production fonctionnent comme prévu. 4. Cycle de vie continu : Permettre une intégration continue des modèles (CI/CD) et leur évolution rapide.

Principaux composants de MLOps :

1. Préparation des données : • Collecte, nettoyage, transformation et stockage des données utilisées pour entraîner les modèles. • Utilisation d’outils comme Apache Airflow ou Kubeflow Pipelines pour automatiser les pipelines de traitement des données. 2. Développement de modèles : • Construction, entraînement et validation des modèles ML. • Les frameworks comme TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn sont souvent utilisés à cette étape. • Intégration des bonnes pratiques de versionnement des données et des modèles (via DVC, MLflow, etc.). 3. Déploiement de modèles : • Mise en production des modèles entraînés pour qu’ils soient utilisés par des applications ou services. • Utilisation de plateformes comme TensorFlow Serving, Seldon, ou des services cloud (AWS Sagemaker, Azure ML, etc.) pour gérer les modèles en production. 4. Suivi et gestion : • Surveiller les performances des modèles en production. • Identifier les dérives de données (data drift ou concept drift), qui peuvent affecter les prédictions. • Implémentation de systèmes d’alerte et de mise à jour automatique des modèles. 5. Réentraînement : • Réentraîner les modèles en fonction des nouvelles données ou des changements dans les besoins de l’entreprise. • Automatisation de cette étape dans des pipelines ML continus.

Avantages du MLOps :

1. Efficacité accrue : Automatisation des tâches répétitives et réduction du temps nécessaire pour mettre à jour ou déployer un modèle. 2. Évolutivité : Gestion efficace de plusieurs modèles en production. 3. Fiabilité : Surveillance continue des modèles et détection rapide des problèmes. 4. Collaboration améliorée : Clarification des rôles et des responsabilités entre data scientists, ingénieurs ML et DevOps. 5. Cycle de vie rapide : Intégration et déploiement continus (CI/CD) des modèles.

Défis du MLOps :

1. Complexité technique : Nécessite des compétences multidisciplinaires (ML, infrastructure, DevOps). 2. Outils fragmentés : Les nombreuses technologies disponibles rendent parfois l’intégration difficile. 3. Dérive des données : Les performances des modèles peuvent se dégrader rapidement en raison de l’évolution des données. 4. Réglementation : Assurer la conformité avec les normes en matière de confidentialité et de gestion des données.

Principaux outils de MLOps :

• Versionnement des modèles et des données : MLflow, DVC. • Orchestration et automatisation des pipelines : Kubeflow, Airflow. • Monitoring et gestion des modèles : Evidently AI, WhyLabs, Prometheus. • Déploiement de modèles : Seldon, TensorFlow Serving, AWS SageMaker.

En résumé, le MLOps est une discipline essentielle pour garantir que les modèles de Machine Learning restent performants et utiles tout au long de leur cycle de vie. Il s’agit d’une approche structurée pour répondre aux défis liés à l’intégration du ML dans les systèmes en production.

> ChatGPT Le TinyMLOps est une extension du concept de MLOps appliqué au domaine du TinyML. Cela signifie qu’il s’agit de l’ensemble des outils, méthodologies et pratiques permettant de gérer efficacement le cycle de vie des modèles de TinyML (modèles de Machine Learning déployés sur des appareils embarqués et à ressources limitées, comme les microcontrôleurs).

Alors que le MLOps classique vise à déployer et gérer des modèles de Machine Learning dans des environnements cloud ou sur des serveurs puissants, le TinyMLOps se concentre sur les défis spécifiques liés à l’exécution de modèles sur des appareils de faible puissance avec des contraintes matérielles.

Objectifs principaux du TinyMLOps :

1. Automatisation : • Créer des pipelines pour automatiser la préparation des données, l’entraînement des modèles et leur déploiement sur des appareils embarqués. 2. Optimisation des ressources : • Garantir que les modèles TinyML sont adaptés aux contraintes de mémoire, d’énergie et de calcul des microcontrôleurs. 3. Déploiement simplifié : • Faciliter la mise à jour et la gestion des modèles TinyML sur des dispositifs distribués, souvent éloignés géographiquement. 4. Monitoring local : • Surveiller les performances des modèles directement sur les appareils embarqués ou via des solutions connectées.

Étapes et composants du TinyMLOps :

1. Préparation des données : • Collecte et prétraitement des données souvent issues de capteurs embarqués. • Compression ou sous-échantillonnage des données pour limiter la taille et les besoins en mémoire. 2. Entraînement des modèles : • Entraîner les modèles dans des environnements cloud ou locaux à l’aide de frameworks comme TensorFlow Lite, Edge Impulse, ou PyTorch Mobile. • Optimisation des modèles pour qu’ils soient suffisamment compacts (quantification, distillation des modèles). 3. Déploiement sur appareils embarqués : • Conversion du modèle en un format exécutable par les microcontrôleurs (comme un modèle TensorFlow Lite for Microcontrollers). • Déploiement des modèles sur des milliers (ou millions) d’appareils via OTA (Over-The-Air) ou autres mécanismes. 4. Surveillance et mises à jour : • Mise en place de mécanismes pour surveiller les performances des modèles TinyML en production, souvent avec des outils de télémétrie ou des rapports périodiques. • Détection des dérives de données ou des pertes de précision. • Réentraînement et mise à jour des modèles, avec une diffusion efficace vers les appareils déployés.

Défis spécifiques au TinyMLOps :

1. Contrainte matérielle : • Les microcontrôleurs ont très peu de mémoire (souvent moins de 1 Mo), ce qui limite les outils de suivi et les tailles de modèles utilisables. 2. Déploiement à grande échelle : • Mettre à jour des modèles sur des appareils distribués géographiquement, souvent connectés via des réseaux peu fiables. 3. Suivi des performances locales : • Contrairement au MLOps classique, où les performances peuvent être surveillées via des logs et des serveurs cloud, TinyMLOps nécessite des solutions minimales et peu gourmandes en ressources pour le monitoring. 4. Latence des mises à jour : • Les cycles de réentraînement et de déploiement doivent être rapides tout en respectant les contraintes d’échelle et de bande passante.

Avantages du TinyMLOps :

1. Évolutivité : Permet de gérer efficacement des déploiements massifs d’appareils IoT. 2. Réactivité : Facilite les mises à jour rapides des modèles TinyML en cas de changement des besoins ou des données. 3. Durée de vie prolongée : Garantit que les modèles embarqués restent performants dans des environnements changeants. 4. Confidentialité renforcée : Le traitement local des données limite les transmissions au cloud, réduisant les risques de fuite de données.

Outils et frameworks pour TinyMLOps :

• TensorFlow Lite for Microcontrollers : Pour créer et déployer des modèles TinyML. • Edge Impulse : Plateforme dédiée au développement, au déploiement et à la gestion de modèles TinyML. • mbed OS : Pour gérer les déploiements sur microcontrôleurs. • OTA (Over-The-Air) : Solutions pour la mise à jour distante des modèles TinyML.

En résumé, le TinyMLOps est une adaptation du MLOps aux environnements contraints des appareils embarqués. Il vise à rendre le développement, le déploiement et la maintenance des modèles TinyML plus efficaces, tout en surmontant les défis uniques des systèmes à ressources limitées.



Composants pour la plateforme

  • MLFlow https://mlflow.org/
  • TinyML
  • MLPerf Tiny
  • Edge Impulse
  • Grid5000 - Slices FR
  • Flask (backend RESTFul)
  • Vue.js (console Web)

Cibles matérielles

Mesure de l'énergie

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