Quatre équipes de scientifiques de Data et d'ingénieurs logiciels de Artefact, experts en technologie MLOps, se sont mesurés à leurs pairs du monde entier et ont remporté ce hackathon international de deux semaines, dont l'objectif était de développer des solutions de recherche vectorielle à l'aide des articles scientifiques arXiv dataset.
Le tout premier laboratoire d'ingénierie de recherche vectorielle Hackathon s'est tenu du 24 octobre au 4 novembre 2022. Le hackathon a été organisé conjointement par le Communauté MLOps, Redis, NVIDIA Inception et Nuage de Saturne et centré sur la recherche vectorielle à l'aide de l'outil Articles scientifiques arXiv dataset. La recherche vectorielle est une méthode d'indexation et de recherche dans de grands volumes d'encastrements vectoriels afin de trouver les plus proches voisins d'une requête donnée (vectorisée).
Bien que 88 participants répartis en 20 équipes aient pris part à la compétition, seules 12 équipes ont réussi à soumettre leur projet. Les gagnants ne se sont pas contentés d'être glorieux : ils ont également remporté des prix en espèces, des produits NVIDIA, des articles de blog et des cadeaux de sponsors. Vous trouverez une analyse complète de la soumission au concours sur le site Web de NVIDIA. blog de la communauté mlops.
La 1ère place a été décerné à l'entreprise au nom créatif Équipe Hackunamadata, composé des Artefactors Ali Bellamlih Mamou, Pol de Font-Réaulx, Benoit Bazouin et Hadrien DAURES. Leur proposition gagnante était “arXiv Copilot”, un assistant de recherche pour les étudiants ou les auteurs d'articles ou de revues scientifiques. Extension Chrome pour Google Docs, afXiv Copilot recommande en temps réel des liens vers des articles publiés en rapport avec ce que l'utilisateur tape. Les options de recherche comprennent le nombre de mots, la profondeur d'envoi du texte et la collection de textes par année et par catégorie. Les liens suggérés par le moteur peuvent être enregistrés et consultés ultérieurement, ce qui est utile pour les étudiants qui prennent des notes pendant les cours, par exemple. Vous pouvez regarder leurs démo pour en savoir plus sur leur idée gagnante.
2ème place s'est rendu à Team AreYouRedis, dont les membres sont Ariel Eddie Guidi, Armand Kouyoumdjian, Robin Doumerc et Youssef Moutaouakil Oudghiri. Leur “Darwinian Paper Explorer” est une application de recherche qui permet de trouver des articles sur un sujet donné non seulement par thème, mais aussi par évolution d'une année sur l'autre (d'où le nom), et même de prédire les tendances futures en fonction du nombre d'articles publiés ; l'application recommande également des listes de lecture basées sur l'ordre de similarité des sujets. Regardez leur vidéo ici.
Deux autres équipes Artefact ont été récompensées :
“Je suis très fier du talent de nos collaborateurs qui ont remporté les premières places lors d'un hackathon international MLOps où seuls les meilleurs scientifiques et ingénieurs logiciels de data se sont affrontés dans cette discipline très exigeante”,Vincent Luciani, cofondateur et directeur général de Artefact.
Le défi pour chaque équipe était d'utiliser les documents arXiv datasets et Redis comme base vectorielle en mémoire database pour créer un moteur de recherche vectoriel innovant et fonctionnel capable de créer une réelle valeur commerciale. “Notre Expertise MLOps Nous avons définitivement pris l'avantage en combinant ces éléments transversaux”, a déclaré Robin Doumerc, ingénieur ML à Artefact. “Nous mettons ce même type d'innovation en pratique tous les jours lorsque nous travaillons”.
Les soumissions ont été jugées sur une combinaison d'aptitudes techniques, le facteur WOW (créativité + unicité), l'utilisation des technologies requises (Redis Cloud, Saturn Cloud...), et la qualité et la clarté de la documentation. Les équipes devaient être en mesure d'utiliser des outils et des techniques tels que :
Il existe à Paris une communauté MLOps en plein essor qui permet aux experts en ML du monde entier de partager les meilleures pratiques en matière d'opérations d'apprentissage automatique sur le terrain. L'un des sujets les plus importants concerne les questions liées à la mise en production des modèles d'apprentissage automatique et à leur maintien en bonne santé au fil du temps.
En juin 2022, Amale El Hamri, Manager ML Engineer at Artefact, est intervenu en collaboration avec Decathlon lors de la conférence de presse de l'année dernière. MLOps World à Toronto sur l'utilisation des principes MLOps pour mieux piloter leur activité grâce aux prévisions de chiffre d'affaires.
En tant qu'expert en data et en IA, Artefact se concentre de plus en plus sur les MLOps et l'ingénierie ML. Dans ce cadre, Artefact joue un rôle plus important dans la communauté MLOps en collaborant avec l'organisation MLOps Paris Meetup Community dans des Meetups qui apporteront de la visibilité aux experts locaux dans le domaine, et renforceront notre image en tant qu'entreprise experte dans l'industrialisation des projets de ML.
