Spring AI est-il assez puissant pour l’IA?

Dans les dernières années, l’adoption des technologies de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) a connu une croissance significative dans une large gamme d’industries. Des frameworks tels que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn sont devenus des choix populaires pour le développement de l’IA en raison de leur versatilité et de leur robustesse. Cependant, l’intégration aisée de l’IA dans des applications de production prêtes à l’emploi de niveau entreprise présente des défis uniques qui doivent être relevés.

Spring, un framework reconnu à l’échelle entreprise, est salué pour sa robustesse exceptionnelle, sa scalabilité et sa flexibilité dans la création d’applications sophistiquées. Néanmoins, la question se pose : peut Spring répondre efficacement aux demandes complexes des applications basées sur l’IA/ML ? Cet article vise à explorer les compétences de Spring dans le domaine de l’IA, sa potentielle intégration avec les bibliothèques d’IA et sa capacité à gérer efficacement les flux de travail de l’IA dans les environnements de production.

1. Aperçu du Framework Spring et de Spring AI 

Spring est un framework bien connu basé sur Java utilisé pour développer des applications escalables, sécurisées et modulaires. Ses composants clés comprennent Spring Boot, Spring Cloud et Spring Data.

1.1. Qu’est-ce que Spring AI ?

Le framework Spring lui-même ne contient pas de bibliothèque dédiée à l’IA, mais il s’est révélé être une plateforme efficace pour le développement de systèmes pilotés par l’IA lorsqu’il est combiné à des frameworks AI/ML robustes.

Spring Boot et Spring Cloud fournissent des capacités essentielles pour le déploiement de modèles AI/ML, la gestion d’APIs REST et l’orchestration de microservices, qui sont tous des composants cruciaux pour construire et déployer des systèmes AI prêts pour la production.

1.2. Avantages de Spring dans le développement de l’IA

• Scalabilité : La prise en charge native de Spring pour construire des microservices permet une scalabilité horizontale aisée, permettant aux applications IA de gérer des charges de travail accrues sans altérer la performance.
• Prêt pour la production : La conception robuste de Spring est conçue pour gérer des applications haute performance et distribuées, assurant des opérations fiables et efficaces pour les applications IA déployées dans des environnements de production.
• Intégration : Spring s’intègre parfaitement avec les frameworks AI basés sur Python via des APIs REST ou des bibliothèques Java, facilitant une communication et un échange de données fluides entre les différents composants du système IA.
• Sécurité : Spring Security offre des mesures complètes pour protéger les données sensibles au sein des modèles IA, offrant une protection pour les informations utilisateur dans les systèmes de recommandation et les dossiers médicaux dans les modèles prédictifs, garantissant ainsi l’intégrité et la confidentialité des applications IA.

2. Pipelines AI/ML utilisant Spring

2.1. Intégration de modèles TensorFlow/PyTorch avec Spring Boot

Dans le domaine du développement de l’IA, il est une pratique courante d’utiliser Python et des frameworks populaires tels que TensorFlow ou PyTorch pour créer des modèles. Spring Boot, connu pour sa efficacité et sa fiabilité, sert de framework optimal pour intégrer de manière sans friction ces modèles dans des services scalables et prêts pour la production :

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/predict")

public class PredictionController {

​

    @PostMapping

    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody InputData inputData) {

        // Load the TensorFlow model

        SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("/path/to/model", "serve");

        Session session = model.session();

        // Prepare input tensor

        Tensor inputTensor = Tensor.create(inputData.getFeatures());

        // Run the session to get predictions

        Tensor result = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0);

        // Convert result tensor to expected output format

        float[][] prediction = new float[1][1];

        result.copyTo(prediction);

        return ResponseEntity.ok(prediction[0][0]);

    }

}

​

Dans ce code :

• Nous chargons un modèle de TensorFlow pré-entraîné en utilisant le SavedModelBundle.
• L’objet Session gère les calculs de TensorFlow.
• Le contrôleur Spring Boot expose un point de terminaison REST pour l’interprétation.

2.2. Les pipelines d’IA distribués avec Spring Cloud Data Flow

Spring Cloud Data Flow est une plateforme robuste conçue pour la création et la gestion de pipelines d’IA et de traitement automatique des données. Elle offre une prise en charge du traitement en flux, qui est idéal pour les mises à jour en temps réel des modèles d’IA, ainsi que du traitement de lot, essentiel pour les tâches telles que l’entraînement de modèles de lot.

Par exemple, avec Spring Cloud Data Flow, vous pouvez construire un pipeline qui traite aisément les données en flux, applique des algorithmes de traitement automatique complexes et fournit des prédictions en temps réel pour diverses utilisations.

Composants typiques d’un pipeline d’IA utilisant Spring Cloud

• Source : Collecte des données en temps réel (par exemple, des clics utilisateurs, des données de capteurs)
• Élément de traitement : Applique un modèle pré-entraîné aux données
• Destination : Envoie les prédictions vers une base de données, une interface utilisateur ou un système externe.

stream create real-time-ml --definition "http-source | ml-processor | log-sink" --deploy

​

Dans cet exemple :

• Le http-source ingère les données de streaming.
• Le ml-processor effectue des prédictions en temps réel en invoquant un modèle stocké dans un microservice.
• Le log-sink capture et enregistre les résultats des prédictions.

3. Construction de microservices AI avec Spring Boot

Les modèles AI nécessitent souvent d’être déployés sous forme de microservices pour faciliter la scalabilité et la maintenance. Spring Boot est un excellent framework à cet effet en raison de sa capacité à simplifier le développement d’API RESTful et de microservices.

Par exemple, vous pouvez utiliser Spring Boot pour déployer un modèle PyTorch sous forme d’API REST, bien que PyTorch soit un framework basé sur Python. Voici un aperçu détaillé du processus :

1. Commencez par exporter le modèle PyTorch sous forme de modèle torch.jit spécialement adapté à l’utilisation en production.
2. Procédez ensuite à l’utilisation de Spring Boot pour héberger une API REST, permettant une communication transparente avec le code Python.

Étape 1 : Export du modèle PyTorch

import torch

import torch.nn as nn

​

# Define and export the PyTorch model

class SimpleModel(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(SimpleModel, self).__init__()

        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):

        return self.fc(x)

​

model = SimpleModel()

torch.jit.save(torch.jit.script(model), "model.pt")

​

Étape 2 : Contrôleur Spring Boot pour appeler le script Python

Nous pouvons invoquer le modèle exporté en utilisant du code Python dans une API REST Spring Boot en utilisant ProcessBuilder :

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/predict")

public class PyTorchPredictionController {

​

    @PostMapping

    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody InputData inputData) throws IOException {

        ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder("python3", "/path/to/predict.py", inputData.toString());

        Process process = processBuilder.start();

​

        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));

        String prediction = reader.readLine();

        return ResponseEntity.ok(prediction);

    }

}

​

C’est une configuration simple où :

• Une requête POST est envoyée au contrôleur, qui invoque le modèle Python.
• Le résultat de la prédiction est capturé et renvoyé au client.

4. Versionnement et surveillance des modèles AI à l’aide de Spring 

4.1. Gestion de plusieurs versions de modèles avec Spring Boot

À mesure que les modèles d’intelligence artificielle (IA) continuent de progresser, la gestion de plusieurs versions en production pose un défi important. Spring Boot offre une solution en facilitant la gestion de ces versions grâce à son support de l’architecture RESTful :

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/model/{version}")

public class ModelVersionController {

​

    @PostMapping("/predict")

    public ResponseEntity<?> predict(@PathVariable String version, @RequestBody InputData inputData) {

        // Load model based on the version

        String modelPath = "/models/model_" + version + ".pb";

        SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load(modelPath, "serve");

        Session session = model.session();

        // Perform inference

        Tensor inputTensor = Tensor.create(inputData.getFeatures());

        Tensor result = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0);

        // Convert result tensor to expected output format

        float[][] prediction = new float[1][1];

        result.copyTo(prediction);

        return ResponseEntity.ok(prediction[0][0]);

    }

}

​

4.2. Surveillance des modèles d’IA avec Spring Actuator 

Spring Actuator est un outil indispensable pour la surveillance en temps réel des performances des modèles d’IA dans des environnements de production. Cet outil permet de suivre des métriques cruciales des modèles, telles que le temps de réponse, les taux d’erreur et les statistiques d’utilisation, en utilisant à la fois des métriques prédéfinies et personnalisées. Il fournit des informations précieuses sur la santé et les performances des modèles d’IA, permettant une maintenance proactive et une optimisation :

@Component

public class ModelMetrics {

​

    private final MeterRegistry meterRegistry;

​

    @Autowired

    public ModelMetrics(MeterRegistry meterRegistry) {

        this.meterRegistry = meterRegistry;

        meterRegistry.counter("model.requests", "version", "v1");

    }

​

    public void incrementModelRequests(String version) {

        meterRegistry.counter("model.requests", "version", version).increment();

    }

}

​

Dans cet exemple, nous créons des métriques personnalisées pour suivre la fréquence d’appel de chaque version du modèle. Ces métriques peuvent être intégrées à des outils tels que Prometheus et Grafana pour la surveillance.

5. Considérations de sécurité pour les applications d’IA sous Spring 

Lors de la mise en œuvre de modèles d’IA, il est essentiel de prioriser la sécurité en raison du traitement potentiel de données sensibles. L’exactitude de leurs prédictions pourrait avoir des implications significatives, notamment dans des secteurs tels que la finance et la santé.

5.1. Sécurisation des API d’IA avec Spring Security 

En utilisant Spring Security, vous pouvez sécuriser les points de terminaison de l’API avec différents mécanismes d’authentification tels que OAuth2 ou JWT :

@EnableWebSecurity

public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {

​

    @Override

    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {

        http

            .authorizeRequests()

            .antMatchers("/api/v1/predict/**").authenticated()

            .and()

            .oauth2Login();

    }

}

​

Dans cet exemple, nous sécurisons le point de terminaison de prédiction, en exigeant une authentification via OAuth2.

6. Spring vs les frameworks spécifiques à l’IA pour le déploiement de l’IA 

6.1. Spring vs TensorFlow Serving 

TensorFlow Serving est un système de service haute performance conçu spécifiquement pour servir les modèles d’apprentissage automatique. Il simplifie le déploiement de nouveaux modèles, gère la versionnement et permet une inférence rapide pour les modèles TensorFlow. TensorFlow Serving est optimisé pour la performance dans les environnements de production et inclut des fonctionnalités telles que le groupe de requêtes pour maximiser l’utilisation du matériel.

Principales différences

Adéquation du Cas d’Utilisation

• TensorFlow Serving est plus adapté lorsque l’objectif principal est de déployer efficacement des modèles TensorFlow en production, avec une prise en charge native pour le service haute performance de modèles, leur versionnement et le monitoring.
• Spring est idéal pour les environnements où plusieurs types de modèles (pas seulement TensorFlow) sont utilisés, et il y a besoin de solutions robustes et scalables pour l’entreprise qui impliquent plus que le seul service de modèles (par exemple, flux de travail complexes, gestion des utilisateurs, sécurité).

6.2. Spring vs Kubernetes (Avec Orchestration d’IA)

Kubernetes, une plateforme open source conçue spécifiquement pour simplifier le déploiement, le scaling et la gestion des applications containerisées. Dans le domaine de l’IA, Kubernetes montre une compétence remarquable dans la coordination de flux de travail complexes et distribués, englobant des tâches telles que l’entraînement des modèles, l’inference et les pipelines de données. Il est courant pour les déploiements IA basés sur Kubernetes d’être intégrés à des outils complémentaires tels que Kubeflow, qui servent à simplifier et à augmenter la capacité des charges de travail IA.

Principales différences

Aptitude aux cas d’utilisation

• Kubernetes est préféré pour des charges de travail d’IA hautement scalables, distribués qui nécessitent une orchestration, un entraînement et des flux d’inférence à l’échelle, en particulier dans des environnements tels que des clusters basés sur le cloud. Il est idéal pour les grandes entreprises avec des flux de travail d’IA complexes.
• Printemps est plus adapté pour le service d’IA dans un environnement d’entreprise où l’inférence du modèle est intégrée aux flux de travail commerciaux, et où l’accent est mis sur les fonctionnalités entreprises telles que la sécurité, la gestion des API et l’authentification des utilisateurs.

6.3. Printemps vs MLflow

MLflow est une plateforme open source conçue pour gérer tout le cycle de l’apprentissage automatique, y compris l’expérimentation, la reproductibilité et la déploiement des modèles. Elle fournit des outils pour suivre les expériences, emballer les modèles et les servir via des API REST. MLflow est souvent utilisé pour la versionnage et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique en production.

Différences Clés

Aptitude aux cas d’utilisation

• MLflow est idéal pour les équipes focalisées sur la gestion du cycle de vie complet de l’apprentissage automatique, depuis les expériences de modèles jusqu’au déploiement et à la traçabilité. Il simplifie le suivi, le paquetage et le service des modèles avec un effort minimal.
• Spring est mieux adapté lorsque les modèles AI font partie d’une application plus large et plus complexe où la logique métier, la sécurité et la gestion des API sont essentielles. Pour les équipes ayant besoin d’une gestion personnalisée du cycle de vie des modèles, Spring offre une flexibilité mais nécessite plus de configuration.

6.4.Sommaire de la comparaison

6.5. Choix du bon cadre pour le déploiement de l’IA

• Spring est le meilleur choix pour le déploiement de modèles IA dans environnements commerciaux où la sécurité, la scalabilité et les flux de travail commerciaux complexes sont nécessaires. Il est particulièrement adapté pour les organisations qui ont besoin d’intégrer l’IA à d’autres services (p. ex., les bases de données, l’authentification des utilisateurs).
• TensorFlow Serving devrait être considéré lorsque le déploiement à grande échelle de modèles TensorFlow est la principale exigence, avec un minimum d’attention portée aux autres fonctionnalités d’entreprise.
• Kubernetes est idéal pour orchestrer des pipelines d’IA distribués, en particulier dans des environnements cloud. Pour les entreprises axées sur des applications d’IA/ML évolutives et cloud-native, Kubernetes (avec des outils comme Kubeflow) offre des capacités puissantes d’orchestration et de mise à l’échelle.
• MLflow est un excellent choix pour gérer l’ensemble du cycle de vie de l’IA/ML, de la gestion des expériences au déploiement des modèles. Il est particulièrement utile pour les data scientists qui ont besoin d’expérimenter et de gérer efficacement des modèles en production.

8. Quando choisir Spring vs Python pour l’IA

9. Conclusion

Dans le domaine en perpétuel évolution de l’IA et de l’apprentissage automatique, la sélection du framework approprié pour le développement et le déploiement est de la plus haute importance. Spring, connu généralement comme un framework polyvalent pour l’entreprise, montre son efficacité dans les déploiements d’IA de haute qualité lorsqu’il est associé à sa robuste escalabilité, sécurité et fonctionnalités d’architecture de microservices. Sa intégration transparente avec les modèles d’apprentissage automatique, en particulier par l’intermédiaire d’API REST et d’infrastructures cloud, le positionne comme une choix formidable pour les entreprises cherchant à intégrer l’IA avec des systèmes commerciaux complexes.

Néanmoins, pour des tâches plus spécialisées telles que la versionnement des modèles, l’orchestration de l’entraînement et le prototypage rapide, les frameworks spécifiques à l’IA tels que TensorFlow Serving, Kubernetes et MLflow offrent des solutions adaptées qui excèlent dans le service de modèles haute performance, les flux de travail IA distribués et la gestion simplifiée du cycle de vie complet de l’apprentissage automatique avec un effort manuel minimal.

La décision entre Spring et ces frameworks spécifiques à l’IA dépend finalement du cas d’utilisation spécifique. Si l’objectif principal est de déployer l’IA dans un environnement plus large, de niveau entreprise, avec des exigences strictes en matière de sécurité et d’intégration commerciale, Spring offre une flexibilité et un contrôle sans égal. Au contraire, si l’accent est mis sur l’expérimentation rapide, la gestion efficace des modèles ou l’échelle de flux de travail IA complexes à travers des systèmes distribués, TensorFlow Serving, Kubernetes et MLflow fournissent des solutions ciblées visant à simplifier le processus.

Pour de nombreux équipes, une approche hybride qui combine les forces des deux mondes peut être la plus efficace — en tirant parti de Python et de cadres spécifiques à l’AI pour le développement des modèles et l’expérimentation, tout en utilisant Spring pour gérer les intricacies de déploiement de ces modèles dans un environnement de production scalable, sécurisé et robuste. Cette approche garantit que les systèmes d’IA peuvent être à la fois innovants et prêts pour l’entreprise, apportant une valeur à long terme pour les entreprises et les professionnels de l’AI.