L'informatique sans serveur est un modèle d'exécution de l'informatique en nuage dans lequel le fournisseur de nuage gère dynamiquement l'allocation et le provisionnement des serveurs. Par essence, les développeurs peuvent écrire et déployer du code sans le fardeau de la gestion des serveurs. Le terme "sans serveur" est quelque peu mal choisi, car les serveurs sont toujours impliqués, mais leur gestion est entièrement abstraite de l'utilisateur. Cette approche permet aux développeurs de se concentrer uniquement sur l'écriture de code et la création d'applications, ce qui est particulièrement bénéfique dans le domaine en pleine évolution de l'IA et de l'apprentissage automatique (ML).
Comprendre l'architecture sans serveur
Avec l'informatique sans serveur, les applications sont décomposées en fonctions individuelles et indépendantes qui sont déclenchées par des événements spécifiques. Ces événements peuvent aller des requêtes HTTP, des modifications de données, des événements système ou même des déclencheurs programmés. Lorsqu'une fonction est déclenchée, le fournisseur de cloud alloue instantanément les ressources de calcul nécessaires à l'exécution du code, puis réduit automatiquement les ressources lorsque la fonction n'est plus en cours d'exécution. Cette exécution à la demande, en fonction des événements, contraste avec les architectures traditionnelles basées sur des serveurs, dans lesquelles les serveurs fonctionnent en permanence, quelle que soit la demande de l'application, ce qui entraîne un gaspillage potentiel des ressources et une complexité opérationnelle accrue. Les architectures sans serveur sont un élément clé du cloud computing, offrant un moyen plus agile et plus efficace de déployer et de gérer les applications.
Avantages pour l'IA et la ML
L'informatique sans serveur offre des avantages significatifs pour les charges de travail d'IA et de ML, qui impliquent souvent des tâches intensives en calcul et des demandes fluctuantes.
- Évolutivité : Les plateformes sans serveur mettent automatiquement à l'échelle les ressources en fonction de la demande. C'est crucial pour les applications ML qui peuvent connaître des pics d'utilisation, comme pendant les heures de pointe pour une API de détection d'objets ou pendant le traitement par lots de grands ensembles de données.
- Rentabilité : Tu ne paies que le temps de calcul consommé lorsque ton code est réellement en cours d'exécution. Pour les projets d'IA/ML qui peuvent avoir des périodes d'inactivité ou d'utilisation variable, ce modèle de paiement à l'utilisation peut être nettement plus rentable que le maintien de serveurs toujours actifs.
- Réduction des frais généraux opérationnels : Les développeurs sont libérés des tâches de gestion des serveurs, ce qui leur permet de se concentrer sur le développement de modèles, le réglage des hyperparamètres et l'ingénierie des fonctionnalités. Ce flux de travail rationalisé accélère les cycles de développement et réduit la charge opérationnelle associée à la gestion de l'infrastructure.
- Déploiement plus rapide : Les fonctions sans serveur peuvent être déployées rapidement et facilement, ce qui permet une itération et une expérimentation rapides dans les projets d'IA/ML. L'intégration avec des plateformes telles que Ultralytics HUB simplifie encore davantage le déploiement des Ultralytics YOLO modèles dans les environnements sans serveur.
Applications concrètes de l'IA/ML
L'informatique sans serveur est mise à profit dans diverses applications d'IA/ML :
- API d'inférence en temps réel : Le déploiement de modèles ML en tant que fonctions sans serveur permet de créer des points d'extrémité de service de modèle évolutifs et rentables. Par exemple, un modèle de classification d'images construit avec Ultralytics YOLOv8 peut être déployé en tant qu'API sans serveur pour fournir des prédictions en temps réel sur les images téléchargées. C'est idéal pour les applications nécessitant une analyse instantanée, comme l'analyse d'images médicales ou le contrôle qualité automatisé dans la fabrication.
- Pipelines de prétraitement des données : Les fonctions sans serveur sont bien adaptées à la construction de pipelines de données pilotés par les événements. Imagine un système où de nouvelles données sont collectées en permanence, peut-être à partir de capteurs ou de téléchargements d'utilisateurs. Les fonctions Serverless peuvent être déclenchées pour prétraiter automatiquement ces données - en les nettoyant, en les transformant et en les augmentant - avant qu'elles ne soient utilisées pour l'entraînement ou l'analyse des modèles. Cela peut être particulièrement utile dans des scénarios tels que la vision par ordinateur en agriculture, où les données d'image doivent être traitées avant l'entraînement. Ultralytics YOLOv5 modèles de surveillance des cultures.
L'informatique sans serveur par rapport à l'informatique de pointe
Alors que l'informatique sans serveur se concentre sur l'exécution dans le cloud, l'edge computing rapproche le calcul et le stockage des données de la source des données, souvent sur des appareils physiques ou des serveurs locaux. L'edge computing est bénéfique pour les applications nécessitant une latence ultra-faible et un traitement hors ligne, comme la détection d'objets en temps réel dans les véhicules autonomes ou les caméras de sécurité alimentées par l'IA. Le serverless et l'edge computing ne s'excluent pas mutuellement et peuvent être combinés dans des architectures hybrides, où les appareils edge effectuent le traitement initial des données et où les fonctions serverless gèrent des tâches plus complexes, basées sur le cloud.
Les plateformes serverless populaires comprennent AWS Lambda, Google Cloud Functions et Azure Functions. Ces plateformes fournissent l'infrastructure et les outils nécessaires pour créer et déployer efficacement des applications AI/ML sans serveur.
