BentoML est une plateforme open source conçue pour l'emballage, le service et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique à grande échelle. Destinée aux ingénieurs machine learning, aux professionnels MLOps et aux équipes de data science, elle prend en charge de nombreux frameworks, tels que PyTorch, TensorFlow, scikit-learn ou encore XGBoost. Elle convient aux startups comme aux grandes entreprises souhaitant industrialiser efficacement le passage du développement de modèles à leur mise en production.

Avec BentoML, les utilisateurs transforment facilement leurs modèles entraînés en services prêts pour la production via des APIs standardisées. La plateforme simplifie la conteneurisation, le contrôle de version et les workflows de déploiement. Ses principaux atouts sont la prise en charge multi-frameworks, l’intégration aux technologies cloud-native, et un environnement de développement optimisé pour des itérations rapides.

Quelles sont les principales fonctionnalités de BentoML ?

Emballage de modèles avec des APIs standardisées

BentoML permet d’emballer les modèles IA dans un format reproductible et unifié.

• Compatibilité avec de nombreux frameworks (PyTorch, TensorFlow, ONNX, etc.)

• Gestion automatique des dépendances via fichiers YAML

• Création de bundles “Bento” contenant modèle, logique de traitement, et environnement

Ce format facilite le partage entre data scientists et ingénieurs, tout en assurant une cohérence entre les environnements.

Service de modèles en production

BentoML propose un service d’inférence performant et évolutif adapté à un usage en production.

• Serveur d’inférence via FastAPI ou gRPC

• Scalabilité horizontale via Kubernetes

• Prise en charge de l’inférence en batch ou temps réel

• Validation et transformation intégrées des requêtes

Cette architecture convient à des cas critiques comme les systèmes de recommandation, la détection de fraude ou le traitement de texte automatisé.

Workflows de déploiement intégrés

La plateforme simplifie le déploiement sur différents environnements.

• Support natif de Docker, Kubernetes et plateformes cloud (AWS Lambda, SageMaker, etc.)

• Outils CLI et SDK Python pour la gestion des pipelines

• Intégration facile aux outils CI/CD pour des déploiements automatisés

Cela permet une mise en production cohérente entre les environnements de développement, préproduction et production.

Gestion de versions et dépôt de modèles intégré

BentoML offre un dépôt intégré pour organiser et versionner les modèles.

• Stocke les métadonnées : signature, framework, schéma d’entrée/sortie

• Possibilité de rollback et d’audit des versions précédentes

• Classement des modèles par tags pour un suivi facilité du cycle de vie

Utile pour mettre en place des pratiques de gouvernance et de traçabilité sans outil externe.

Outils de développement local et de test

BentoML fournit des outils pour accélérer le développement local.

• Lancement de serveurs de modèles en local pour tester les services

• Support du rechargement à chaud et APIs personnalisables

• Utilisation de la CLI bentoml pour packager, servir et tester les modèles

Cela réduit le délai entre expérimentation et production.

Pourquoi choisir BentoML ?

• Compatibilité multi-frameworks : Unifie le service de modèles issus de différents frameworks via une interface unique.

• Pensé pour les développeurs : Outils légers pour l’emballage, le test et le déploiement des modèles.

• Prêt pour le cloud-native : Intégration directe avec Docker, Kubernetes et les principaux clouds publics.

• Architecture évolutive : Supporte l’inférence temps réel et par lots pour divers cas d’usage.

• Open source et personnalisable : Forte documentation, communauté active, et possibilité d’adapter aux workflows complexes.