Architecture d’une Application ML Full-Stack

Découvrez comment construire une application ML complète avec les meilleures pratiques et outils modernes.

Vue d’Ensemble de l’Architecture

1. Frontend (Streamlit)

# app.py
import streamlit as st
import requests

def main():
    st.title("Application ML")
    
    # Interface utilisateur
    input_data = st.text_input("Entrez vos données")
    
    if st.button("Prédire"):
        # Appel API
        response = requests.post("http://localhost:8000/predict", 
                               json={"data": input_data})
        st.write(response.json())

2. Backend (FastAPI)

# main.py
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML

app = FastAPI()

# Chargement du modèle
model = h2o.load_model("model_path")

class PredictionRequest(BaseModel):
    data: str

@app.post("/predict")
async def predict(request: PredictionRequest):
    # Prédiction
    prediction = model.predict(request.data)
    return {"prediction": prediction}

3. Pipeline MLOps

# .github/workflows/mlops.yml
name: ML Pipeline

on:
  push:
    branches: [ main ]

jobs:
  train:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      
      - name: Setup Python
        uses: actions/setup-python@v2
        with:
          python-version: '3.9'
          
      - name: Install dependencies
        run: |
          python -m pip install --upgrade pip
          pip install -r requirements.txt
          
      - name: Train model
        run: python train.py
        
      - name: Test model
        run: python test.py
        
      - name: Deploy model
        run: python deploy.py

Composants Principaux

1. Frontend (Streamlit)

• Interface utilisateur interactive
• Visualisation des données
• Formulaires de saisie
• Affichage des résultats
• Gestion des états

2. Backend (FastAPI)

• API RESTful
• Validation des données
• Gestion des modèles
• Prédictions
• Logging et monitoring

3. ML Pipeline (H2O)

• Préparation des données
• Entraînement des modèles
• Évaluation des performances
• Optimisation hyperparamètres
• AutoML

4. MLOps

• Versioning des modèles
• CI/CD
• Monitoring
• Tests automatisés
• Déploiement

Flux de Données

1. Collecte des Données

   • Sources de données
   • Validation
   • Stockage

2. Préparation

   • Nettoyage
   • Feature engineering
   • Normalisation

3. Entraînement

   • Sélection du modèle
   • Optimisation
   • Validation

4. Déploiement

   • Tests
   • Monitoring
   • Mise à jour

Bonnes Pratiques

1. Architecture

   • Séparation des responsabilités
   • Scalabilité
   • Maintenabilité
   • Sécurité

2. ML

   • Versioning des données
   • Reproducibilité
   • Performance
   • Monitoring

3. DevOps

   • Automatisation
   • Tests
   • Documentation
   • Monitoring

Conclusion

Points clés à retenir :

• Architecture modulaire
• Pipeline ML complet
• MLOps intégré
• Bonnes pratiques

Recommandations :

• Choisir les bons outils
• Automatiser les processus
• Suivre les standards
• Se former sur MLOps
• Maintenir la documentation