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Kubeflow vs MLflow : La meilleure approche pour 2024 expliquée

Kubeflow vs MLflow : La meilleure approche pour 2024 expliquée

Misskey AI

Kubeflow : Une plateforme native de Kubernetes pour l'apprentissage automatique

Kubeflow est une plateforme open-source qui tire parti de la puissance de Kubernetes pour orchestrer et gérer le flux de travail d'apprentissage automatique (ML) de bout en bout. Elle a été initialement développée par Google et fait maintenant partie de l'écosystème Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

L'objectif principal de Kubeflow est de fournir une plateforme transparente et évolutive pour déployer et gérer des pipelines d'apprentissage automatique sur Kubernetes. Elle abstrait les détails complexes de l'infrastructure, permettant aux data scientists et aux ingénieurs ML de se concentrer sur la construction et le déploiement de leurs modèles.

Au cœur de Kubeflow, on trouve les principales capacités suivantes :

  1. Pipelines d'apprentissage automatique conteneurisés : Kubeflow utilise Kubernetes pour orchestrer et gérer les flux de travail d'apprentissage automatique conteneurisés. Cela permet de créer des pipelines reproductibles et évolutifs qui peuvent être facilement déployés et partagés entre différents environnements.

  2. Déploiement de modèles évolutif et portable : Kubeflow simplifie le processus de déploiement et de service des modèles d'apprentissage automatique en tirant parti de l'évolutivité et de la portabilité de Kubernetes. Cela garantit que vos modèles peuvent être facilement mis à l'échelle en fonction de la demande et déployés sur différents fournisseurs de cloud ou sur une infrastructure locale.

  3. Intégration avec Kubernetes : Kubeflow est étroitement intégrée à Kubernetes, lui permettant de tirer parti des puissantes fonctionnalités de l'écosystème Kubernetes, telles que la gestion des ressources, la mise à l'échelle automatique et la haute disponibilité.

Voici un exemple de pipeline Kubeflow simple qui entraîne et déploie un modèle d'apprentissage automatique :

from kfp.components import func_to_container_op
from kfp import dsl
 
@func_to_cont.
def train_model(data_path, model_path):
    # Le code d'entraînement est ici
    # ...
    save_model(model_path)
 
@func_to_container_op
def deploy_model(model_path, endpoint):
    # Le code de déploiement est ici
    # ...
    serve_model(endpoint)
 
@dsl.pipeline(
    name='Pipeline ML',
    description='Un pipeline d'apprentissage automatique simple.'
)
def ml_pipeline(data_path, model_path, endpoint):
    train_task = train_model(data_path, model_path)
    deploy_task = deploy_model(model_path, endpoint)
    deploy_task.after(train_task)
 
if __name__ == '__main__':
    import kfp.compiler as compiler
    compiler.Compiler().compile(ml_pipeline, 'ml-pipeline.zip')

MLflow : Une plateforme complète pour la gestion du cycle de vie de l'apprentissage automatique

MLflow, d'un autre côté, est une plateforme qui se concentre sur la gestion globale du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Elle fournit un ensemble d'outils et d'abstractions pour aider les data scientists et les ingénieurs en apprentissage automatique à gérer l'ensemble du workflow ML, de l'expérimentation au déploiement en production.

Les principales fonctionnalités de MLflow sont les suivantes :

  1. Suivi des expériences et gestion des modèles : MLflow vous permet de suivre et de comparer les performances de différentes expériences d'apprentissage automatique, y compris le code, les données et les hyperparamètres utilisés. Il fournit également un registre de modèles centralisé pour stocker et gérer les modèles entraînés.

  2. Empaquetage et déploiement des modèles : MLflow simplifie le processus d'empaquetage et de déploiement des modèles d'apprentissage automatique en fournissant un format standardisé pour les artefacts de modèle. Cela facilite le transfert des modèles de l'environnement de développement à la production.

  3. Prise en charge de plusieurs langages : MLflow prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment Python, R et Java, permettant aux data scientists et aux ingénieurs de travailler avec. Voici un exemple d'utilisation de MLflow pour suivre une expérience et enregistrer un modèle entraîné :

import mlflow
import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 
# Démarrer une exécution MLflow
with mlflow.start_run():
    # Enregistrer les paramètres
    mlflow.log_param("C", 0.1)
    mlflow.log_param("max_depth", 3)
 
    # Charger les données et entraîner le modèle
    X, y = load_iris(return_X_y=True)
    model = LogisticRegression(C=0.1, max_depth=3)
    model.fit(X, y)
 
    # Enregistrer le modèle
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
 
    # Enregistrer les métriques
    mlflow.log_metric("accuracy", model.score(X, y))

Dans cet exemple, nous démarrons une exécution MLflow, enregistrons les hyperparamètres utilisés pour entraîner le modèle, entraînons un modèle de régression logistique sur le jeu de données Iris, puis enregistrons le modèle entraîné et la précision du modèle en tant que métrique.

En utilisant MLflow, vous pouvez facilement suivre et comparer différentes expériences, empaqueter les modèles entraînés et les déployer dans des environnements de production.

Intégration de Kubeflow avec Kubernetes : Avantages et Défis

L'intégration étroite de Kubeflow avec Kubernetes offre plusieurs avantages, mais elle introduit également des défis qui doivent être pris en compte.

Avantages de l'intégration de Kubeflow avec Kubernetes :

  1. Évolutivité et élasticité : La capacité de Kubernetes à mettre automatiquement à l'échelle les ressources vers le haut et vers le bas en fonction de la demande permet à Kubeflow de provisionner les ressources de calcul, de stockage et de réseau nécessaires aux charges de travail d'apprentissage automatique.

  2. Portabilité et reproductibilité : L'approche conteneurisée de Kubeflow pour les pipelines d'apprentissage automatique garantit qu'ils peuvent être facilement déployés et reproduits dans différents environnements Kubernetes, que ce soit sur site ou dans le cloud.

  3. Haute disponibilité et tolérance aux pannes : Les fonctionnalités intégrées de Kubernetes, telles que l'auto-guérison et l'équilibrage de charge, contribuent à assurer que les applications et les workflows basés sur Kubeflow sont hautement disponibles et tolérants aux pannes.

Les défis de l'intégration de Kubeflow à Kubernetes :

  1. Complexité opérationnelle : Le déploiement et la gestion d'un cluster Kubernetes peuvent être une tâche complexe, en particulier pour les organisations nouvelles dans l'orchestration des conteneurs. Cette charge de travail opérationnelle accrue peut être un obstacle pour certaines équipes.

  2. Courbe d'apprentissage : Les développeurs et les scientifiques des données qui ne connaissent pas Kubernetes peuvent devoir investir du temps pour apprendre les concepts et les outils de la plateforme avant de pouvoir utiliser Kubeflow de manière efficace.

  3. Gestion des ressources : Gérer et allouer efficacement les ressources Kubernetes (par exemple, le CPU, la mémoire, le stockage) pour les charges de travail d'apprentissage automatique peut être une tâche difficile, nécessitant une bonne compréhension des capacités de gestion des ressources de Kubernetes.

  4. Configurations réseau et de stockage : Configurer les options réseau et de stockage dans Kubernetes pour prendre en charge les exigences de Kubeflow peut être une tâche non triviale, en particulier dans des environnements d'infrastructure complexes ou hérités.

Pour relever ces défis, les organisations peuvent avoir besoin d'investir dans le renforcement des compétences de leurs équipes, d'établir des meilleures pratiques pour la gestion de Kubernetes et de rechercher éventuellement une expertise externe ou d'adopter des services Kubernetes gérés.

MLflow : Simplifier le cycle de vie de l'apprentissage automatique

Suivi des expériences et gestion des modèles

Au cœur de MLflow se trouve sa capacité à suivre et à gérer l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de l'expérimentation au déploiement en production. Les principaux composants qui permettent cela sont :

  1. Suivi des expériences : Le suivi MLflow vous permet d'enregistrer et de comparer les paramètres, le code et les métriques de vos expériences d'apprentissage automatique. Cela vous aide à comprendre l'impact de différentes configurations et hyperparamètres sur les performances du modèle.

  2. Registre des modèles : Le registre des modèles MLflow fournit un référentiel centralisé pour stocker et gérer les modèles d'apprentissage automatique entraînés. Cela facilite la gestion des versions, l'étape et le déploiement des modèles dans différents environnements.

  3. Empaquetage des modèles : MLfl. ow standardise la manière dont les modèles d'apprentissage automatique sont empaquetés, ce qui simplifie le déplacement des modèles de l'environnement de développement vers la production. Cela est réalisé grâce au format de modèle MLflow, qui encapsule le modèle, ses dépendances et le code d'inférence.

Voici un exemple d'utilisation de l'API de suivi MLflow pour enregistrer une expérience et enregistrer un modèle :

import mlflow
import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 
# Démarrer une exécution MLflow
with mlflow.start_run():
    # Journaliser les paramètres
    mlflow.log_param("C", 0.1)
    mlflow.log_param("max_depth", 3)
 
    # Charger les données et entraîner le modèle
    X, y = load_iris(return_X_y=True)
    model = LogisticRegression(C=0.1, max_depth=3)
    model.fit(X, y)
 
    # Journaliser le modèle
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
 
    # Journaliser les métriques
    mlflow.log_metric("accuracy", model.score(X, y))
 
# Enregistrer le modèle dans le registre de modèles MLflow
mlflow.register_model(
    "runs://{}/model".format(mlflow.active_run().info.run_id),
    "iris-classifier"
)

Dans cet exemple, nous démarrons une exécution MLflow, journalisons les hyperparamètres et les métriques, puis enregistrons le modèle entraîné dans le registre de modèles MLflow. Cela nous permet de versionner le modèle, de suivre sa lignée et de le déployer facilement dans des environnements de production.

Empaquetage et déploiement de modèles

L'une des principales fonctionnalités de MLflow est sa capacité à empaqueter les modèles d'apprentissage automatique dans un format standardisé, ce qui facilite leur déploiement dans des environnements de production. Cela est réalisé grâce au format de modèle MLflow, qui encapsule les composants suivants :

  1. Artefact de modèle : le modèle d'apprentissage automatique réel, qui peut être enregistré dans différents formats (par exemple, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
  2. Environnement Conda : les dépendances et l'environnement d'exécution nécessaires pour exécuter le modèle, définis en tant qu'environnement Conda.
  3. Code d'inférence : le code qui implémente la logique d'inférence du modèle, permettant au modèle d'être serv. Déployer un modèle MLflow en tant que service web.

Voici un exemple de la façon d'empaqueter un modèle MLflow et de le déployer à l'aide du Registre de modèles MLflow :

import mlflow
import mlflow.pyfunc
 
# Charger le modèle à partir du Registre de modèles MLflow
model = mlflow.pyfunc.load_model("models:/iris-classifier/Production")
 
# Servir le modèle en tant que service web
import flask
app = flask.Flask(__name__)
 
@app.route("/predict", methods=["POST"])
def predict():
    données = flask.request.get_json()
    prédiction = model.predict(données)
    return flask.jsonify(prédiction.tolist())
 
if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

Dans cet exemple, nous chargeons d'abord le modèle à partir du Registre de modèles MLflow, qui fournit un stockage de modèles centralisé et versionné. Nous utilisons ensuite la fonction mlflow.pyfunc.load_model pour charger l'artefact du modèle, l'environnement Conda et le code d'inférence.

Enfin, nous créons une simple application web Flask qui expose un point de terminaison /predict, qui utilise le modèle chargé pour faire des prédictions sur les données entrantes.

En empaquetant le modèle au format MLflow, nous pouvons facilement le déployer dans différents environnements, que ce soit un serveur de développement local, une plateforme cloud ou un cluster Kubernetes.

Prise en charge polyglotte : Travailler avec plusieurs langages de programmation

L'un des principaux points forts de MLflow est sa prise en charge de plusieurs langages de programmation, notamment Python, R et Java. Cette prise en charge "polyglotte" permet aux data scientists et aux ingénieurs d'utiliser les outils et les frameworks avec lesquels ils sont les plus à l'aise, sans être limités à un seul langage ou écosystème.

Voici un exemple d'utilisation de MLflow pour suivre une expérience en R :

library(mlflow)
 
# Démarrer une exécution MLflow
with_mlflow_run({
  # Journaliser les paramètres
  mlflow_log_param("C", 0.1)
  mlflow_log_param("max_depth", 3)
 
  # Charger les données et entraîner le modèle
  iris <- datasets::iris
  model <- randomForest::randomForest(Species ~ ., data = iris, mtry = 3, ntree = 100)
 
  # Journaliser le modèle
  mlflow_log_model(model, "model")
 
  # Journaliser les métriques
  mlflow.

_log_metric("précision", mean(predict(modèle, iris[, -5]) == iris[, 5])) })


Dans cet exemple R, nous utilisons l'API R de MLflow pour démarrer une nouvelle exécution, enregistrer les hyperparamètres et les métriques, puis enregistrer le modèle de forêt aléatoire entraîné.

La prise en charge polyglotte de MLflow s'étend également au déploiement de modèles, où vous pouvez empaqueter et servir des modèles construits dans différents langages en utilisant le même format de modèle MLflow.

Cette flexibilité permet aux organisations de tirer parti des forces de différents langages de programmation et frameworks, sans avoir à choisir un seul outil ou plateforme pour l'ensemble de leur flux de travail d'apprentissage automatique.

# Considérations clés dans le choix entre Kubeflow et MLflow

Lorsque vous décidez entre Kubeflow et MLflow, il y a

## Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont un type spécialisé de réseau de neurones qui ont été particulièrement performants dans le domaine de la vision par ordinateur. Les CNN sont conçus pour apprendre automatiquement et de manière adaptative des hiérarchies spatiales de caractéristiques, des caractéristiques de bas niveau (telles que les bords et les coins) aux caractéristiques de haut niveau (telles que les parties d'objets et les objets entiers). Cela les rend bien adaptés aux tâches de classification d'images, de détection d'objets et de segmentation.

Les principaux composants d'une architecture CNN sont :

1. **Couches convolutives** : Ces couches appliquent un ensemble de filtres (ou noyaux) apprenables à l'image d'entrée, où chaque filtre extrait une caractéristique spécifique de l'image. Le résultat de cette opération est appelé une carte de caractéristiques.
2. **Couches de mise en commun** : Ces couches réduisent la taille spatiale des cartes de caractéristiques, ce qui aide à réduire le nombre de paramètres et de calculs dans le réseau.
3. **Couches entièrement connectées** : Ces couches sont similaires aux couches cachées dans un réseau de neurones traditionnel et sont utilisées pour la tâche finale de classification ou de régression.

Voici un exemple d'une architecture CNN simple pour la classification d'images :

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.kera.

s.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) # Ajoute une couche de convolution 2D avec 32 filtres de taille 3x3, une activation ReLU et une entrée de forme (28, 28, 1) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) # Ajoute une couche de max-pooling 2D avec une fenêtre de taille 2x2 model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) # Ajoute une couche de convolution 2D avec 64 filtres de taille 3x3 et une activation ReLU model.add(MaxPooling2D((2, 2))) # Ajoute une couche de max-pooling 2D avec une fenêtre de taille 2x2 model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) # Ajoute une couche de convolution 2D avec 64 filtres de taille 3x3 et une activation ReLU model.add(Flatten()) # Aplatit les données pour les passer à la couche fully connected model.add(Dense(64, activation='relu')) # Ajoute une couche fully connected avec 64 unités et une activation ReLU model.add(Dense(10, activation='softmax')) # Ajoute une couche fully connected avec 10 unités et une activation softmax


Dans cet exemple, nous avons un réseau de neurones convolutif (CNN) avec trois couches de convolution, deux couches de max-pooling et deux couches fully connected. L'entrée du modèle est une image en niveaux de gris de 28x28 pixels, et la sortie est un vecteur de 10 dimensions représentant la probabilité que l'image d'entrée appartienne à chacune des 10 classes.

Les couches de convolution appliquent un ensemble de filtres appris à l'image d'entrée, ce qui permet d'extraire différentes caractéristiques de l'image. Les couches de max-pooling réduisent la taille spatiale des cartes de caractéristiques, ce qui aide à réduire le nombre de paramètres et de calculs dans le réseau. Les couches fully connected utilisent ensuite ces caractéristiques extraites pour effectuer la tâche de classification finale.

## Réseaux de neurones récurrents (RNN)

Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont un type de réseau de neurones qui conviennent bien au traitement de données séquentielles, comme le texte, la parole et les séries temporelles. Contrairement aux réseaux de neurones feedforward, qui traitent les entrées de manière indépendante, les RNN maintiennent un état caché qui leur permet de se souvenir des informations des étapes de temps précédentes.

Les principaux composants d'une architecture RNN sont :

1. **Couches récurrentes** : Ces couches traitent la séquence d'entrée un élément à la fois, et à chaque pas de temps, la couche met à jour son état caché en fonction de l'entrée actuelle et de l'état caché précédent.
2. **Couches fully connected** : Ces couches sont utilisées pour la tâche de sortie ou de prédiction finale.

Voici un exemple d'un RNN simple pour la génération de texte :

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# Pr.
```Préparer les données
text = "Ceci est un texte d'exemple pour la génération de texte."
char_to_idx = {char: i for i, char in enumerate(set(text))}
idx_to_char = {i: char for i, char in enumerate(set(text))}
sequence_length = 10

X = []
y = []
for i in range(len(text) - sequence_length):
    X.append([char_to_idx[char] for char in text[i:i+sequence_length]])
    y.append(char_to_idx[text[i+sequence_length]])

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(sequence_length, len(char_to_idx))))
model.add(Dense(len(char_to_idx), activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

Dans cet exemple, nous commençons par préparer les données en convertissant les caractères du texte en indices numériques, puis en créant des séquences d'entrée et les caractères de sortie correspondants. Nous définissons ensuite un modèle RNN simple avec une couche LSTM (Long Short-Term Memory) et une couche entièrement connectée pour la sortie finale.

La couche LSTM traite la séquence d'entrée un élément à la fois, et à chaque pas de temps, elle met à jour son état caché en fonction de l'entrée actuelle et de l'état caché précédent. Cela permet au modèle de "se souvenir" des informations des pas de temps précédents, ce qui est essentiel pour des tâches comme la génération de texte.

Après avoir entraîné le modèle, nous pouvons l'utiliser pour générer du nouveau texte en lui fournissant une séquence de départ et en générant de nouveaux caractères de manière itérative en fonction des prédictions du modèle.

Réseaux antagonistes génératifs (GANs)

Les réseaux antagonistes génératifs (GANs) sont une classe de modèles d'apprentissage profond qui se composent de deux réseaux neuronaux : un générateur et un discriminateur. Le réseau générateur est entraîné à générer des données réalistes (comme des images ou du texte) à partir d'une entrée aléatoire, tandis que le réseau discriminateur est entraîné à distinguer les données générées des données réelles.

Les composants clés d'une architecture GAN sont :

  1. Réseau générateur : Ce réseau prend une entrée aléatoire (par exemple, un vecteur de bruit aléatoire) et génère des données qui .
  2. Générateur de réseau : Ce réseau prend un bruit aléatoire en entrée et génère des données qui sont censées être indistinguables des données réelles.
  3. Réseau discriminateur : Ce réseau prend des données d'entrée (réelles ou générées) et produit une probabilité indiquant si l'entrée est réelle ou fausse.

Les deux réseaux sont entraînés de manière adversariale, où le générateur essaie de tromper le discriminateur, et le discriminateur essaie d'identifier correctement les données générées. Cette compétition entre les deux réseaux conduit le générateur à apprendre à générer des données de plus en plus réalistes.

Voici un exemple d'un GAN simple pour générer des chiffres manuscrits :

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Dropout
 
# Chargement du jeu de données MNIST
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
X_train = (X_train.astype('float32') - 127.5) / 127.5
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)
 
# Définition des réseaux générateur et discriminateur
générateur = Sequential()
générateur.add(Dense(7*7*256, input_dim=100))
générateur.add(Reshape((7, 7, 256)))
générateur.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same'))
générateur.add(LeakyReLU(0.2))
générateur.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
générateur.add(LeakyReLU(0.2))
générateur.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh'))
 
discriminateur = Sequential()
discriminateur.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
discriminateur.add(LeakyReLU(0.2))
discriminateur.add(Dropout(0.3))
discriminateur.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
discriminateur.add(LeakyReLU(0.2))
discriminateur.add(Dropout(0.3))
discriminateur.add(Flatten())
discriminateur.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Entraînement du GAN
gan = Sequential()
gan.add(générateur)
discriminateur.trainable = False
gan.add(discriminateur)
gan.compile(loss='binary_cro.
```python
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

Dans cet exemple, nous définissons un réseau générateur qui prend une entrée aléatoire et génère des images en niveaux de gris de 28x28 pixels de chiffres manuscrits, ainsi qu'un réseau discriminateur qui prend une image (réelle ou générée) et produit une probabilité indiquant si l'image est réelle ou fausse.

Les deux réseaux sont ensuite entraînés de manière adversariale, où le générateur essaie de générer des images de plus en plus difficiles à distinguer par le discriminateur des images réelles, et le discriminateur essaie d'identifier correctement les images générées comme fausses.

Après l'entraînement du GAN, nous pouvons utiliser le réseau générateur pour générer de nouvelles images réalistes de chiffres manuscrits.

Transformers et mécanismes d'attention

Les transformeurs et les mécanismes d'attention sont apparus comme de nouvelles architectures puissantes en apprentissage profond, en particulier pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP). Contrairement aux RNN traditionnels, qui traitent les séquences un élément à la fois, les transformeurs utilisent des mécanismes d'attention pour capturer les dépendances à long terme dans les données d'entrée.

Les principaux composants d'une architecture de transformeur sont :

  1. Encodeur : L'encodeur prend la séquence d'entrée et produit une séquence de représentations encodées.
  2. Décodeur : Le décodeur prend les représentations encodées et génère la séquence de sortie.
  3. Mécanisme d'attention : Le mécanisme d'attention permet au modèle de se concentrer sur les parties pertinentes de l'entrée lors de la génération de la sortie.

Voici un exemple d'un modèle simple basé sur un transformeur pour la classification de texte :

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LayerNormalization, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
 
# Préparer les données
texts = ["C'est un excellent film.", "Je n'ai pas aimé le livre.", "Le temps est agréable aujourd'hui."]
labels = [1, 0, 1]

0, 1] # 1 pour positif, 0 pour négatif

tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(texts) X = pad_sequences(tokenizer.texts_to_sequences(texts), maxlen=20)

Définir le modèle basé sur Transformer

def attention(q, k, v, d_k, mask=None): scores = tf.matmul(q, k.transpose(-1, -2)) / tf.sqrt(d_k) if mask is not None: scores = scores + mask attention_weights = tf.nn.softmax(scores, axis=-1) output = tf.matmul(attention_weights, v) return output, attention_weights

def feed_forward(x, hidden_dim): x = Dense(hidden_dim, activation='relu')(x) x = Dense(x.shape[-1])(x) return x

def transformer_block(x, d_model, d_ff, d_k, d_v, num_heads):

Attention multi-têtes

attn_output, _ = attention(x, x, x, d_k, None) x = LayerNormalization()(x + attn_output)

Réseau feed-forward

ff_output = feed_forward(x, d_ff) x = LayerNormalization()(x + ff_output)

return x

inputs = Input(shape=(20,)) x = tf.keras.layers.Embedding(len(tokenizer.word_index) + 1, 128)(inputs) x = transformer_block(x, 128, 512, 64, 64, 8) x = tf.reduce_mean(x, axis=1) outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X, labels, epochs=10, batch_size=32)


Dans cet exemple, nous définissons un modèle Transformer de base pour la classification de texte. Le modèle commence par une couche d'intégration qui convertit le texte d'entrée en une séquence de représentations vectorielles. Le bloc Transformer applique ensuite le mécanisme d'attention et un réseau feed-forward à la séquence d'entrée, permettant au modèle de capturer les dépendances à long terme dans le texte.

La sortie du bloc Transformer est ensuite regroupée à l'aide d'un pooling moyen global, et une couche dense finale est utilisée pour produire la sortie de classification binaire.

Il s'agit d'un exemple de base, et les modèles basés sur Transformer peuvent être beaucoup plus complexes, avec plusieurs blocs Transformer, différents mécanismes d'attention, etc.
# Mécanismes de mise en mémoire cache et variations architecturales

## Introduction

La mise en mémoire cache est un élément essentiel des systèmes informatiques modernes. Elle joue un rôle crucial dans les performances en réduisant le temps d'accès aux données fréquemment utilisées.

## Principes de base de la mise en mémoire cache

1. **Localité spatiale** : les programmes ont tendance à accéder à des données proches en mémoire.
2. **Localité temporelle** : les programmes ont tendance à réutiliser les données qu'ils ont récemment accédées.

## Mécanismes de mise en mémoire cache

1. **Mise en correspondance directe** : chaque ligne de la mémoire cache correspond à une ligne de la mémoire principale.
2. **Mise en correspondance associative** : une ligne de la mémoire cache peut correspondre à plusieurs lignes de la mémoire principale.
3. **Mise en correspondance par ensemble** : un compromis entre les deux précédentes.

## Remplacement des lignes de cache

1. **FIFO (First-In, First-Out)** : remplace la ligne la plus ancienne.
2. **LRU (Least Recently Used)** : remplace la ligne la moins récemment utilisée.
3. **Aléatoire** : remplace une ligne de manière aléatoire.

## Variations architecturales

1. **Caches multiniveaux** : plusieurs niveaux de cache avec des tailles et des temps d'accès différents.
2. **Caches inclusifs/exclusifs** : les niveaux de cache peuvent être inclusifs ou exclusifs.
3. **Caches privés/partagés** : les caches peuvent être privés à chaque cœur ou partagés entre plusieurs cœurs.