Comment choisir la meilleure stratégie de déploiement de ML : Cloud ou Edge

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, le déploiement de modèles est un élément crucial de l'MLOps, et il existe différentes manières de déployer un modèle d'apprentissage automatique, le déploiement dans le cloud et le déploiement en périphérie étant les deux principales catégories. Le déploiement dans le cloud est le choix le plus populaire, mais il peut être divisé en sous-catégories telles que le déploiement d'API, le déploiement sans serveur et le traitement par lots. Le déploiement d'API implique le déploiement d'un modèle en tant qu'API, qui peut être interrogé via une simple commande, et est populaire en raison de sa facilité de mise en œuvre, de sa scalabilité et de sa gestion centralisée. Cependant, il peut être coûteux et présenter des défis de latence. Le déploiement sans serveur, en revanche, implique l'exécution d'un modèle sans posséder ni provisionner de serveurs, et est rentable pour les applications à faible trafic. Le traitement par lots est une autre option de déploiement dans le cloud, qui convient aux tâches qui ne nécessitent pas de résultats en temps réel et peut être plus rentable. Le déploiement en périphérie, qui implique le déploiement de modèles sur des appareils tels que les smartphones, est souvent négligé, mais peut être une option viable pour les applications qui nécessitent un traitement en temps réel, la confidentialité et des coûts d'infrastructure réduits. Le déploiement en périphérie peut être divisé en applications de téléphone natives, applications Web et serveurs de périphérie, chacune ayant ses propres caractéristiques. Le déploiement d'applications natives présente plusieurs avantages, notamment le coût d'infrastructure nul, une meilleure confidentialité et une intégration directe avec l'application, mais peut avoir des limitations telles que les contraintes de ressources du téléphone et la fragmentation des appareils. En fin de compte, le choix entre le déploiement dans le cloud et en périphérie dépend des exigences spécifiques du projet.