Dagster : Pipelines ML de Bout en Bout avec Partitionnement & Validation

La construction de pipelines de données robustes et fiables est un défi fondamental dans la science des données et l’apprentissage automatique modernes. À mesure que les ensembles de données gagnent en complexité et en volume, le besoin de systèmes capables non seulement de traiter les données efficacement, mais aussi d’assurer leur qualité et leur traçabilité, devient primordial. Un développement récent présente une approche sophistiquée pour construire de tels pipelines de données partitionnés de bout en bout en utilisant Dagster, un framework d’orchestration populaire, intégrant harmonieusement les workflows d’apprentissage automatique et une validation rigoureuse des données.

Cette conception avancée de pipeline aborde l’ensemble du cycle de vie des données, de la génération initiale des données à l’entraînement du modèle et à l’évaluation des performances. En son cœur, elle exploite un IOManager personnalisé basé sur CSV, un composant spécialisé responsable de la persistance et de la récupération des actifs de données. Ce gestionnaire stocke intelligemment les données traitées sous forme de fichiers CSV ou JSON, garantissant que chaque étape du pipeline peut accéder et stocker ses sorties de manière fiable. En complément, un schéma de partitionnement quotidien est implémenté, permettant au pipeline de traiter les données de chaque jour indépendamment. Cette modularité améliore non seulement l’efficacité, mais simplifie également le débogage et le retraitement de périodes spécifiques, une caractéristique essentielle pour la gestion des ensembles de données évolutifs.

Le pipeline comprend plusieurs actifs de données distincts, chacun effectuant une transformation cruciale. Le processus commence par un actif raw_sales, qui génère des données de ventes quotidiennes synthétiques. Il est crucial de noter que ces données synthétiques sont conçues pour imiter les imperfections du monde réel, incorporant du bruit et des valeurs manquantes occasionnelles, fournissant ainsi un banc d’essai réaliste pour les processus en aval. Ensuite, un actif clean_sales prend les données brutes, supprimant méticuleusement les valeurs nulles et écrêtant les valeurs aberrantes pour stabiliser l’ensemble de données. Cette étape est vitale pour l’intégrité des données, avec des métadonnées automatiquement enregistrées pour suivre des métriques comme le nombre de lignes et les plages de valeurs, offrant des informations immédiates sur le processus de nettoyage. Le parcours se poursuit avec un actif features, qui enrichit les données nettoyées par l’ingénierie des caractéristiques. Cela implique la création de nouvelles variables, telles que les termes d’interaction et les colonnes standardisées, préparant les données dans un format optimal pour les modèles d’apprentissage automatique.

Au-delà de la transformation des données, le pipeline met fortement l’accent sur la qualité des données et l’intégration de l’apprentissage automatique. Un contrôle d’actif clean_sales_quality dédié est incorporé pour faire respecter des règles strictes d’intégrité des données. Ce contrôle vérifie qu’aucune valeur nulle ne subsiste, que les champs catégoriels (comme ‘promo’) respectent les valeurs attendues, et que les données numériques (comme ‘units’) se situent dans des limites valides et écrêtées. Cette étape de validation automatisée est cruciale pour empêcher la propagation de données corrompues dans le système. Par la suite, un actif tiny_model_metrics prend les caractéristiques élaborées et entraîne un modèle de régression linéaire simple. Ce composant d’apprentissage automatique est conçu pour prédire les ventes, et sa sortie inclut des indicateurs de performance clés tels que la valeur R-carré et les coefficients appris, fournissant une étape de modélisation légère mais complète au sein du workflow Dagster.

L’ensemble du système est orchestré au sein du framework de Dagster, où tous les actifs et le gestionnaire d’E/S personnalisé sont enregistrés dans le cadre d’une définition unifiée. Cela permet la matérialisation cohérente de l’ensemble du pipeline, ce qui signifie que toutes les étapes de génération de données, de transformations, de contrôles de qualité et d’entraînement de modèles peuvent être exécutées pour une clé de partition sélectionnée en une seule exécution reproductible. Le pipeline garantit que toutes les sorties intermédiaires et finales, qu’il s’agisse de données CSV ou de métriques de modèle au format JSON, sont stockées de manière persistante, permettant une inspection et une vérification approfondies. Cette approche structurée, combinant le partitionnement, des définitions d’actifs explicites et des contrôles de qualité intégrés, fournit un framework robuste et reproductible. Elle offre un plan pratique pour s’étendre à des défis de données plus complexes et réels, garantissant la qualité des données et la rigueur analytique de l’ingestion à l’information.