Cet article est co-écrit avec Marc Neumann, Amor Steinberg et Marinus Krommenhoek de BMW Group.
La BMW Group – dont le siège est à Munich, en Allemagne – compte 149,000 30 employés dans le monde entier et fabrique dans plus de 15 sites de production et d'assemblage répartis dans XNUMX pays. Aujourd'hui, le groupe BMW est le premier constructeur mondial d'automobiles et de motos haut de gamme et un fournisseur de services financiers et de mobilité haut de gamme. Le groupe BMW définit les tendances en matière de technologie de production et de durabilité en tant que leader de l'innovation avec un mélange de matériaux intelligent, une évolution technologique vers la numérisation et une production économe en ressources.
Dans un monde de plus en plus numérique et en évolution rapide, les stratégies commerciales et de développement de produits de BMW Group s'appuient fortement sur une prise de décision basée sur les données. Avec cela, le besoin de data scientists et d’ingénieurs en apprentissage automatique (ML) a considérablement augmenté. Ces professionnels qualifiés sont chargés de créer et de déployer des modèles qui améliorent la qualité et l'efficacité des processus commerciaux de BMW et permettent de prendre des décisions de direction éclairées.
Les data scientists et les ingénieurs ML ont besoin d'outils performants et de capacités de calcul suffisantes pour leur travail. Par conséquent, BMW a établi il y a plusieurs années une infrastructure centralisée de ML/deep learning sur site et l’a continuellement mise à niveau. Pour ouvrir la voie à la croissance de l'IA, BMW Group devait faire un grand pas en avant en matière d'évolutivité et d'élasticité tout en réduisant les frais opérationnels, les licences logicielles et la gestion du matériel.
Dans cet article, nous expliquerons comment BMW Group, en collaboration avec AWS Professional Services, a construit son service Jupyter Managed (JuMa) pour relever ces défis. JuMa est un service de la plateforme d'IA de BMW Group destiné à ses analystes de données, ingénieurs ML et scientifiques de données qui fournit un espace de travail convivial avec un environnement de développement intégré (IDE). Il est alimenté par Amazon SageMakerStudio et fournit JupyterLab pour Python et Posit Workbench pour R. Cette offre permet aux ingénieurs BMW ML d'effectuer des analyses de données et du ML centrés sur le code, augmente la productivité des développeurs en fournissant une capacité de libre-service et une automatisation de l'infrastructure, et s'intègre étroitement au paysage d'outils informatiques centralisés de BMW.
JuMa est désormais disponible pour tous les data scientists, ingénieurs ML et analystes de données du groupe BMW. Le service rationalise les flux de développement et de production (MLOps) au sein de BMW en fournissant un environnement de développement rentable et évolutif qui facilite une collaboration transparente entre les équipes de science des données et d'ingénierie du monde entier. Cela se traduit par une expérimentation plus rapide et des cycles de validation des idées plus courts. De plus, l'infrastructure JuMa, qui repose sur AWS sans serveur et services gérés, contribue à réduire les frais opérationnels des équipes DevOps et leur permet de se concentrer sur les cas d'utilisation et l'accélération de l'innovation en matière d'IA au sein du groupe BMW.
Les défis liés au développement d'une plateforme d'IA sur site
Avant d'introduire le service JuMa, les équipes BMW du monde entier utilisaient deux plates-formes sur site qui fournissaient aux équipes les environnements JupyterHub et RStudio. Ces plates-formes étaient trop limitées en termes de CPU, GPU et mémoire pour permettre l'évolutivité de l'IA chez BMW Group. Faire évoluer ces plates-formes avec la gestion de davantage de matériel sur site, davantage de licences logicielles et de frais de support nécessiterait des investissements initiaux importants et des efforts considérables pour leur maintenance. De plus, des capacités de libre-service limitées étaient disponibles, ce qui nécessitait des efforts opérationnels élevés de la part des équipes DevOps. Plus important encore, l'utilisation de ces plates-formes n'était pas alignée sur la stratégie informatique du groupe BMW axée sur le cloud. Par exemple, les équipes utilisant ces plateformes ont raté une migration aisée de leurs prototypes AI/ML vers l’industrialisation de la solution fonctionnant sur AWS. En revanche, les équipes de science des données et d'analyse utilisant déjà AWS directement à des fins d'expérimentation devaient également s'occuper de la création et de l'exploitation de leur infrastructure AWS tout en garantissant la conformité aux politiques internes, aux lois et réglementations locales de BMW Group. Cela comprenait une gamme d'activités de configuration et de gouvernance allant de la commande de comptes AWS à la limitation de l'accès à Internet, en passant par l'utilisation des packages répertoriés autorisés jusqu'à la mise à jour de leurs images Docker.
Présentation de la solution
JuMa est un service de plateforme d'IA multi-locataires entièrement géré et à sécurité renforcée, construit sur AWS avec Studio SageMaker au coeur. En s'appuyant sur les services gérés et sans serveur AWS comme principaux éléments constitutifs de l'infrastructure, l'équipe JuMa DevOps n'a pas à se soucier de l'application de correctifs aux serveurs, de la mise à niveau du stockage ou de la gestion de tout autre composant de l'infrastructure. Le service gère automatiquement tous ces processus, offrant une plateforme technique puissante, généralement à jour et prête à l'emploi.
Les utilisateurs de JuMa peuvent facilement commander un espace de travail via un portail en libre-service pour créer un environnement de développement et d'expérimentation sécurisé et isolé pour leurs équipes. Une fois qu'un espace de travail JuMa est provisionné, les utilisateurs peuvent lancer les environnements JupyterLab ou Posit workbench dans SageMaker Studio en quelques clics et démarrer le développement immédiatement, en utilisant les outils et frameworks qu'ils connaissent le mieux. JuMa est étroitement intégré à une gamme de services informatiques BMW Central, notamment la gestion des identités et des accès, la gestion des rôles et des droits, Centre de données BMW Cloud (lac de données de BMW sur AWS) et bases de données sur site. Ce dernier aide les équipes IA/ML à accéder de manière transparente aux données requises, étant donné qu'elles sont autorisées à le faire, sans avoir besoin de créer des pipelines de données. De plus, les notebooks peuvent être intégrés aux référentiels Git de l'entreprise pour collaborer à l'aide du contrôle de version.
La solution élimine toutes les complexités techniques associées à la gestion, à la configuration et à la personnalisation des comptes AWS pour les équipes IA/ML, leur permettant de se concentrer pleinement sur l'innovation en matière d'IA. La plate-forme garantit que la configuration de l'espace de travail répond dès le départ aux exigences de sécurité et de conformité de BMW.
Le diagramme suivant décrit la vue contextuelle de haut niveau de l'architecture.
Parcours utilisateur
Les membres de l'équipe BMW AI/ML peuvent commander leur espace de travail JuMa en utilisant le service de catalogue standard de BMW. Après approbation par le supérieur hiérarchique, l'espace de travail JuMa commandé est mis à disposition par la plateforme de manière entièrement automatisée. Le workflow de provisionnement de l'espace de travail comprend les étapes suivantes (numérotées dans le diagramme d'architecture).
- Une équipe de data scientists commande un nouvel espace de travail JuMa dans le catalogue BMW. JuMa provisionne automatiquement un nouveau compte AWS pour l'espace de travail. Cela garantit une isolation complète entre les espaces de travail suivant la structure de compte modèle fédéré mentionnée dans Meilleures pratiques d'administration de SageMaker Studio.
- JuMa configure un espace de travail (qui est un Domaine Sagemaker) qui autorise uniquement des paramètres prédéfinis Amazon Sage Maker fonctionnalités requises pour l’expérimentation et le développement, noyaux personnalisés spécifiques et configurations de cycle de vie. Il configure également les sous-réseaux et les groupes de sécurité requis qui garantissent que les ordinateurs portables fonctionnent dans un environnement sécurisé.
- Une fois les espaces de travail provisionnés, les utilisateurs autorisés se connectent au portail JuMa et accèdent à l'IDE SageMaker Studio dans leur espace de travail à l'aide d'une URL pré-signée SageMaker. Les utilisateurs peuvent choisir entre ouvrir un espace privé SageMaker Studio ou un espace partagé. Les espaces partagés encouragent la collaboration entre les différents membres d'une équipe pouvant travailler en parallèle sur les mêmes ordinateurs portables, tandis que les espaces privés permettent un environnement de développement pour des charges de travail solitaires.
- À l'aide du portail de données BMW, les utilisateurs peuvent demander l'accès à des bases de données sur site ou à des données stockées dans le Cloud Data Hub de BMW, les rendant ainsi disponibles dans leur espace de travail pour le développement et l'expérimentation, depuis la préparation et l'analyse des données jusqu'à la formation et la validation des modèles.
Une fois qu'un modèle d'IA est développé et validé dans JuMa, les équipes d'IA peuvent utiliser le service MLOPs de la plateforme BMW AI pour le déployer en production rapidement et sans effort. Ce service fournit aux utilisateurs une infrastructure ML de niveau production et des pipelines sur AWS à l'aide de SageMaker, qui peuvent être configurés en quelques minutes et en quelques clics. Les utilisateurs doivent simplement héberger leur modèle sur l'infrastructure provisionnée et personnaliser le pipeline pour répondre aux besoins spécifiques de leur cas d'utilisation. La plateforme d’IA couvre ainsi l’ensemble du cycle de vie de l’IA chez BMW Group.
Fonctionnalités JuMa
Suivant les meilleures pratiques d'architecture sur AWS, le service JuMa a été conçu et mis en œuvre conformément aux Framework AWS Well-Architected. Les décisions architecturales de chaque pilier bien architecturé sont décrites en détail dans les sections suivantes.
Sécurité et conformité
Pour assurer une isolation complète entre les locataires, chaque espace de travail reçoit son propre compte AWS, où les utilisateurs autorisés peuvent collaborer conjointement sur des tâches d'analyse ainsi que sur le développement et l'expérimentation de modèles IA/ML. Le portail JuMa lui-même applique l'isolation au moment de l'exécution à l'aide d'une isolation basée sur des politiques avec Gestion des identités et des accès AWS (IAM) et le contexte de l'utilisateur JuMa. Pour plus d'informations sur cette stratégie, reportez-vous à Isolation d'exécution basée sur des règles avec IAM.
Les data scientists ne peuvent accéder à leur domaine via le réseau BMW que via des URL pré-signées générées par le portail. L'accès direct à Internet est désactivé au sein de leur domaine. Leurs privilèges de domaine Sagemaker sont construits à l'aide Gestionnaire de rôles Amazon SageMaker des personas pour garantir un accès moindre aux services AWS nécessaires au développement tels que SageMaker, Amazone Athéna, Service de stockage simple Amazon (Amazon S3), et Colle AWS. Ce rôle implémente des garde-fous ML (tels que ceux décrits dans Gouvernance et contrôle), y compris l'application d'une formation en matière de blanchiment d'argent qui doit avoir lieu dans l'un ou l'autre Cloud privé virtuel Amazon (Amazon VPC) ou sans Internet et autorisant uniquement l'utilisation des images SageMaker personnalisées vérifiées et à jour de JuMa.
Étant donné que JuMa est conçu pour le développement, l'expérimentation et l'analyse ad hoc, il met en œuvre des politiques de conservation pour supprimer les données après 30 jours. Pour accéder aux données chaque fois que nécessaire et les stocker à long terme, JuMa s'intègre de manière transparente au BMW Cloud Data Hub et aux bases de données sur site de BMW.
Enfin, JuMa aide plusieurs régions à se conformer à des situations juridiques locales particulières qui, par exemple, l'obligent à traiter les données localement pour permettre la souveraineté des données de BMW.
L'excellence opérationnelle
Le backend et les espaces de travail de la plateforme JuMa sont implémentés avec AWS sans serveur et services gérés. L'utilisation de ces services permet de minimiser les efforts de l'équipe de la plate-forme BMW pour maintenir et exploiter la solution de bout en bout, en s'efforçant d'être un service sans opération. L'espace de travail et le portail sont surveillés à l'aide de Amazon Cloud Watch journaux, métriques et alarmes pour vérifier les indicateurs de performance clés (KPI) et informer de manière proactive l'équipe de la plateforme de tout problème. De plus, le Rayons X AWS Le système de traçage distribué est utilisé pour suivre les requêtes dans plusieurs composants et annoter les journaux CloudWatch avec un contexte pertinent pour l'espace de travail.
Toutes les modifications apportées à l'infrastructure JuMa sont gérées et mises en œuvre via l'automatisation à l'aide de l'infrastructure en tant que code (IaC). Cela permet de réduire les efforts manuels et les erreurs humaines, d'augmenter la cohérence et de garantir des modifications reproductibles et contrôlées par les versions dans les deux espaces de travail backend de la plateforme JuMa. Plus précisément, tous les espaces de travail sont provisionnés et mis à jour via un processus d'intégration construit sur Fonctions d'étape AWS, Création de code AWSet Terraform. Par conséquent, aucune configuration manuelle n’est requise pour intégrer de nouveaux espaces de travail à la plateforme JuMa.
Optimisation des coûts
En utilisant les services sans serveur AWS, JuMa garantit une évolutivité à la demande, des tailles d'instance pré-approuvées et un modèle de paiement à l'utilisation pour les ressources utilisées pendant les activités de développement et d'expérimentation selon les besoins des équipes d'IA/ML. Pour optimiser davantage les coûts, la plate-forme JuMa surveille et identifie les ressources inutilisées dans SageMaker Studio et les arrête automatiquement pour éviter les dépenses liées aux ressources non utilisées.
Durabilité
JuMa remplace les deux plates-formes sur site de BMW pour les charges de travail d'analyse et d'apprentissage en profondeur qui consomment une quantité considérable d'électricité et produisent des émissions de CO2 même lorsqu'elles ne sont pas utilisées. En migrant les charges de travail IA/ML des locaux vers AWS, BMW réduira son impact environnemental en mettant hors service les plates-formes sur site.
De plus, le mécanisme d'arrêt automatique des ressources inactives, les politiques de conservation des données et les rapports d'utilisation de l'espace de travail à ses propriétaires mis en œuvre dans JuMa contribuent à minimiser davantage l'empreinte environnementale de l'exécution de charges de travail IA/ML sur AWS.
Efficacité des performances
En utilisant SageMaker Studio, les équipes BMW bénéficient d'une adoption facile des dernières fonctionnalités de SageMaker qui peuvent les aider à accélérer leur expérimentation. Par exemple, ils peuvent utiliser Amazon SageMaker JumpStart capacités pour utiliser les derniers modèles open source pré-entraînés. De plus, cela permet de réduire les efforts des équipes d'IA/ML passant de l'expérimentation à l'industrialisation de la solution, car l'environnement de développement fournit les mêmes services de base AWS, mais limités aux capacités de développement.
Fiabilité
Les domaines SageMaker Studio sont déployés en mode VPC uniquement pour gérer l'accès à Internet et autoriser uniquement l'accès aux services AWS prévus. Le réseau est déployé dans deux zones de disponibilité pour se protéger contre un point de défaillance unique, offrant ainsi une plus grande résilience et disponibilité de la plateforme pour ses utilisateurs.
Les modifications apportées aux espaces de travail JuMa sont automatiquement déployées et testées dans les environnements de développement et d'intégration, à l'aide des pipelines IaC et CI/CD, avant la mise à niveau des environnements clients.
Enfin, les données stockées dans Système de fichiers Amazon Elastic (Amazon EFS) pour les domaines SageMaker Studio est conservé après la suppression des volumes à des fins de sauvegarde.
Conclusion
Dans cet article, nous avons décrit comment BMW Group, en collaboration avec AWS ProServe, a développé un service de plateforme d'IA entièrement géré sur AWS à l'aide de SageMaker Studio et d'autres services gérés et sans serveur AWS.
Avec JuMa, les équipes IA/ML de BMW ont la possibilité de libérer une nouvelle valeur commerciale en accélérant l'expérimentation ainsi que les délais de mise sur le marché des solutions d'IA révolutionnaires. De plus, en migrant depuis sa plate-forme sur site, BMW peut réduire les efforts et les coûts opérationnels globaux tout en augmentant la durabilité et la sécurité globale.
Pour en savoir plus sur l'exécution de vos charges de travail d'expérimentation et de développement IA/ML sur AWS, visitez Amazon SageMakerStudio.
À propos des auteurs
Marc Neumann est à la tête de la plateforme centrale d'IA du groupe BMP. Il est responsable du développement et de la mise en œuvre de stratégies visant à utiliser la technologie de l'IA pour la création de valeur commerciale au sein du groupe BMW. Son objectif principal est de garantir que l’utilisation de l’IA soit durable et évolutive, ce qui signifie qu’elle peut être appliquée de manière cohérente dans toute l’organisation pour stimuler la croissance et l’innovation à long terme. Grâce à son leadership, Neumann vise à positionner le groupe BMW en tant que leader de l'innovation et de la création de valeur basées sur l'IA dans l'industrie automobile et au-delà.
Amour Steinberg est ingénieur en apprentissage automatique chez BMW Group et responsable du service Jupyter Managed, un nouveau service qui vise à fournir un atelier d'analyse et d'apprentissage automatique centré sur le code pour les ingénieurs et les scientifiques des données du groupe BMW. Son expérience passée en tant qu'ingénieur DevOps dans des institutions financières lui a permis d'acquérir une compréhension unique des défis auxquels sont confrontées les banques de l'Union européenne et de maintenir l'équilibre entre la recherche de l'innovation technologique, le respect des lois et réglementations et l'optimisation de la sécurité des clients.
Marinus Krommenhoek est architecte senior de solutions cloud et développeur de logiciels chez BMW Group. Il est enthousiaste à l'idée de moderniser le paysage informatique avec des services de pointe qui ajoutent une grande valeur et sont faciles à entretenir et à exploiter. Marinus est un grand défenseur des microservices, des architectures sans serveur et du travail agile. Il a l'habitude de travailler avec des équipes réparties à travers le monde au sein de grandes entreprises.
Nicolas Jacob Baer est un architecte principal d'applications cloud chez AWS ProServe avec un fort accent sur l'ingénierie des données et l'apprentissage automatique, basé en Suisse. Il travaille en étroite collaboration avec des entreprises clientes pour concevoir des plates-formes de données et créer des analyses avancées et des cas d'utilisation de ML.
Joaquín Rinaudo est architecte de sécurité principal chez AWS ProServe. Il est passionné par la création de solutions qui aident les développeurs à améliorer la qualité de leurs logiciels. Avant AWS, il a travaillé dans plusieurs domaines du secteur de la sécurité, de la sécurité mobile au cloud et à des sujets liés à la conformité. Pendant son temps libre, Joaquín aime passer du temps en famille et lire des romans de science-fiction.
Choukrat Khodjaev est responsable principal de l'engagement mondial chez AWS ProServe. Il se spécialise dans la fourniture de solutions Big Data et IA/ML percutantes qui permettent aux clients AWS de maximiser leur valeur commerciale grâce à l'utilisation des données.
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- La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-ai-ml-development-at-bmw-group-with-amazon-sagemaker-studio/
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