Demande de Proposition: Plateforme MLOps

Demande de proposition: Solution de plateforme MLOps

Table des matières

1. Introduction et contexte
2. Objectifs du projet
3. Exigences techniques
4. Exigences fonctionnelles
5. Soutien et maintenance
6. Critères d’évaluation
7. Lignes directrices pour la soumission
8. Chronologie

1. Introduction et contexte

[Nom de l’entreprise] lance un appel d’offres pour une plateforme MLOps (Machine Learning Operations) complète afin de rationaliser nos opérations d’apprentissage automatique. Cet appel d’offres décrit nos besoins pour une solution de bout en bout qui nous permettra de gérer efficacement l’ensemble du cycle de vie de nos projets d’apprentissage automatique.

1.1 Historique de l’organisation

• Secteur d’activité et objectif principal de l’entreprise
• Initiatives actuelles en matière de ML/AI
• Ampleur des opérations
• Environnement réglementaire
• Motivations spécifiques des entreprises pour la mise en œuvre de MLOps

1.2 Environnement actuel

• Outils et plateformes existants
• Structure et taille de l’équipe
• Points faibles actuels
• Exigences d’intégration
• Processus de déploiement du modèle actuel

2. Objectifs du projet

2.1 Objectifs principaux

• Mettre en œuvre une plateforme MLOps évolutive pour gérer et surveiller les modèles d’apprentissage automatique.
• Rationaliser le processus de développement, de déploiement et de maintenance des modèles de ML
• Améliorer la collaboration entre les scientifiques des données, les ingénieurs et les parties prenantes de l’entreprise
• Veiller au respect des exigences réglementaires et des normes industrielles
• Permettre des itérations rapides dans les cycles de développement des modèles
• Réduire le temps de déploiement des modèles de ML
• Standardiser les pratiques de développement du ML au sein des équipes
• Améliorer la reproductibilité et la traçabilité des modèles
• Optimiser l’utilisation des ressources et la gestion des coûts
• Mettre en place des processus d’assurance qualité cohérents

3. Exigences techniques

3.1 Architecture de la plate-forme

• Options de déploiement en nuage (public, privé, hybride)
• Possibilités de déploiement sur site
• Prise en charge multirégionale
• Architecture à haute disponibilité
• Capacités de reprise après sinistre
• Prise en charge de la conteneurisation
• Compatibilité avec l’architecture des microservices

3.2 Capacités d’intégration

• Prise en charge de l’API REST pour les intégrations personnalisées
• Intégration avec les technologies existantes
• Prise en charge des frameworks ML courants (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
• Intégration d’un système de contrôle de version (Git)
• Compatibilité avec le pipeline CI/CD
• Connecteurs de sources de données
• Intégration du système d’authentification

3.3 Performance et évolutivité

• Spécifications de la taille maximale du modèle
• Capacité d’utilisateurs simultanés
• Exigences en matière de temps de réponse
• Limites d’utilisation des ressources
• Capacités de mise à l’échelle horizontale et verticale
• Spécifications de l’équilibrage de charge
• Capacités de traitement par lots

3.4 Exigences en matière de sécurité

• Cryptage des données (au repos et en transit)
• Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC)
• Intégration de l’authentification unique (SSO)
• Journalisation des audits
• Certifications de conformité (SOC 2, ISO 27001, etc.)
• Exigences en matière de sécurité des réseaux
• Normes de sécurité de l’API

3.5 Gestion des ressources

• Allocation et gestion des GPU/CPU
• Optimisation de la mémoire
• Gestion du stockage
• Orchestration de conteneurs
• Surveillance des ressources et alertes
• Fonctions d’optimisation des coûts

4. Exigences fonctionnelles

4.1 Gestion des données

Conseil : une gestion efficace des données constitue la base du MLOps. Concentrez-vous sur les fonctionnalités garantissant la qualité, la version et l’accessibilité des données tout en maintenant la conformité. Prenez en compte les besoins de traitement par lots et en temps réel, et assurez-vous que la solution peut gérer votre volume de données.

4.2 Développement du modèle

Conseil : prenez en charge l’ensemble de votre flux de travail en science des données, de l’expérimentation à la production, grâce à des fonctions robustes de contrôle des versions et de collaboration. Assurez-vous de la compatibilité de la plateforme avec les outils et frameworks préférés de votre équipe.

4.3 Formation au modèle

Conseil : garantir un support de formation évolutif et efficace pour les différents paradigmes. Équilibrez les ressources informatiques et les capacités d’orchestration tout en maintenant la reproductibilité et une validation appropriée.

4.4 Déploiement du modèle

Conseil : permettre un déploiement automatisé et fiable avec la prise en charge de plusieurs modèles. Concentrez-vous sur les capacités de déploiement continu tout en conservant les fonctionnalités de contrôle de version et de retour en arrière.

4.5 Surveillance du modèle

Conseil : Un suivi complet est essentiel pour maintenir la performance et la fiabilité des modèles en production. La plateforme doit offrir des capacités de surveillance en temps réel avec des alertes automatisées et la détection des dérives, afin de garantir que les modèles restent précis et efficaces au fil du temps.

4.6 Gestion des modèles

Conseil : une gestion efficace des modèles nécessite un suivi et une organisation complets de tous les actifs ML. La plate-forme doit offrir de solides capacités de catalogage, de versionnement et de documentation afin de maintenir une lignée de modèles claire et une bonne gouvernance au sein de l’organisation.

4.7 Outils de collaboration

Conseil : Permettre une collaboration transparente entre les scientifiques des données, les ingénieurs et les parties prenantes grâce à des outils et des flux de travail intégrés. La plateforme doit permettre le partage de code, le transfert de connaissances et une communication efficace tout en respectant les normes de sécurité.

4.8 Gouvernance et conformité

Conseil : mettez en place des mécanismes de gouvernance solides pour garantir la conformité réglementaire et des pratiques d’IA responsables. La plateforme doit offrir des capacités d’audit complètes, des contrôles d’accès et une application des politiques tout en maintenant l’efficacité opérationnelle.

4.9 Explicabilité et transparence

Conseil : les capacités d’explication des modèles sont essentielles pour instaurer la confiance et répondre aux exigences réglementaires. Veillez à disposer d’outils complets pour comprendre les décisions des modèles et identifier les biais potentiels dans tous les modèles déployés.

4.10 Capacités AutoML

Conseil : Accélérer le développement de modèles tout en maintenant la qualité grâce à des fonctions d’apprentissage automatique. La plateforme doit automatiser les tâches répétitives tout en permettant à un expert de superviser et de personnaliser le pipeline de développement.

4.11 Intégration du pipeline CI/CD

Conseil : permettre une intégration transparente avec les pratiques DevOps existantes tout en ajoutant des capacités spécifiques au ML. La plateforme doit prendre en charge les tests automatisés, le déploiement et la validation des modèles dans le cadre des flux de travail CI/CD établis.

4.12 Gestion et optimisation des coûts

Conseil : maintenir la visibilité et le contrôle sur l’utilisation des ressources et les coûts associés. La plateforme devrait fournir un suivi détaillé, des recommandations d’optimisation et des capacités de prévision pour toutes les opérations de ML.

5. Soutien et maintenance

5.1 Accords de niveau de service

• Engagements en matière de temps de réponse
• Engagements en matière de temps de résolution
• Garanties de disponibilité du système
• Mesures de performance
• Clauses pénales
• Structure des crédits de service
• Méthodes de mesure et de rapport

5.2 Services d’appui

• Procédures d’assistance en cas d’urgence (assistance 24/7 pour les problèmes critiques)
• Équipe d’assistance sur appel
• Procédure d’escalade en cas d’urgence
• Définition du soutien de niveau 1/2/3
• Temps de réponse par niveau
• Critères d’escalade
• Processus d’escalade de la gestion

5.3 Accès à la base de connaissances

• Documentation en ligne
• Guides de bonnes pratiques
• Guides de dépannage
• Forums communautaires
• Tutoriels vidéo
• Documentation de l’API
• Fenêtres d’entretien régulier
• Procédures de gestion des correctifs
• Prise en charge de la mise à jour des versions
• Soutien au développement personnalisé

5.4 Formation et habilitation

• Programme de formation initiale
• Formation avancée des utilisateurs
• Formation des administrateurs
• Mise à jour régulière des connaissances
• Options de formation personnalisées
• Programmes de certification
• Matériels et ressources de formation

6. Critères d’évaluation

6.1 Complétude de la solution (20 %)

• L’exhaustivité de la solution MLOps
• Couverture de toutes les exigences fonctionnelles et techniques requises
• Intégralité de la méthodologie de mise en œuvre
• Qualité de l’interface utilisateur et de l’expérience
• Capacités d’intégration
• Maturité de la plate-forme

6.2 Architecture technique (20%)

• Capacités d’évolutivité et de performance
• Fiabilité et disponibilité de la plate-forme
• Caractéristiques de sécurité et mesures de conformité
• Flexibilité d’intégration
• Innovation technique
• Qualité de la conception architecturale

6.3 Capacités d’intégration (15%)

• Facilité d’intégration avec les systèmes existants
• Complétude de l’API et documentation
• Prise en charge des protocoles et formats standard
• Options d’extension
• Capacités d’intégration personnalisées
• Support d’outils tiers

6.4 Expérience des fournisseurs (15%)

• Expérience dans la mise en œuvre de MLOps
• Expertise sectorielle et présence sur le marché
• Stabilité financière
• Références clients
• Feuille de route pour le développement
• L’histoire de l’innovation

6.5 Services d’appui (15%)

• Qualité de l’assistance technique
• Formation et documentation
• Services de mise en œuvre
• Maintenance et mises à jour continues
• Disponibilité des ressources
• Temps de réponse

6.6 Coût et retour sur investissement (15%)

• Coût total de possession
• Clarté de la structure des prix
• Valeur de l’investissement
• Rendement attendu de l’investissement
• Prévisibilité des coûts
• Coûts de mise à l’échelle

7. Lignes directrices pour la soumission

7.1 Contenu obligatoire de la proposition

1. Résumé
   • Présentation de l’entreprise
   • Points forts de la solution
   • Résumé de l’approche de mise en œuvre
   • Calendrier et coûts estimés
2. Description de la solution technique
   • Architecture détaillée
   • Capacités de la plate-forme
   • Spécifications techniques
   • Mesures de sécurité
3. Approche de la mise en œuvre
   • Méthodologie
   • Phases du projet
   • Besoins en ressources
   • Gestion des risques
4. Modèle de soutien
   • Niveaux de soutien
   • Temps de réponse
   • Procédures d’escalade
   • Calendrier d’entretien
5. Structure des prix
   • Frais de licence
   • Coûts de mise en œuvre
   • Coûts de formation
   • Coûts de l’assistance permanente
   • Frais de service supplémentaires
6. Historique de l’entreprise
   • Historique de l’entreprise
   • Informations financières
   • Qualifications de l’équipe
   • Expérience en matière de MLOps
7. Références clients
   • Au moins trois références
   • Mises en œuvre similaires dans l’industrie
   • Portée et résultats du projet
   • Informations sur les contacts
8. Exemple de documentation
   • Documentation de la plate-forme
   • Matériel de formation
   • Spécifications techniques
   • Guides d’utilisation
9. Calendrier du projet
   • Calendrier détaillé de la mise en œuvre
   • Définitions des jalons
   • Allocation des ressources
   • Plan de communication
10. Plan de gestion des risques
    • Identification des risques
    • Stratégies d’atténuation
    • Plans d’urgence
    • Processus de résolution des problèmes

7.2 Format de soumission

• Format du fichier : PDF
• Longueur maximale : [X] pages
• Méthode de soumission : [Préciser la livraison électronique/physique]
• Exemplaires requis : [Préciser le nombre]

8. Calendrier

8.1 Calendrier de l’appel d’offres

• Date de publication de l’appel d’offres : [Date]
• Questions à remettre : [Date]
• Réponse aux questions : [Date]
• Date limite de dépôt des propositions : [Date]
• Évaluation initiale : [Date]
• Présentations des fournisseurs : [Fourchette de dates]
• Sélection finale : [Date]
• Négociation du contrat : [Période]
• Lancement du projet : [Date]

8.2 Informations de contact

Pour toute question concernant cet appel d’offres, veuillez contacter

[Nom] [Titre] [Courriel] [Téléphone]

8.3 Informations complémentaires

• Contraintes budgétaires (le cas échéant)
• Processus de décision
• Exigences en matière de présentation du fournisseur
• Exigences en matière de preuve de concept (le cas échéant)
• Conditions contractuelles
• Toute exigence ou préférence spécifique de l’entreprise