Ai
Construire une Stack DevOps Prête pour l’IA sur Ubuntu : MCP + n8n (Étape par Étape, Avec Code)
Introduction
Dans un monde de plus en plus tourné vers l’intelligence artificielle (IA), les entreprises cherchent à intégrer des solutions efficaces pour optimiser leurs processus de développement et de déploiement. Le DevOps, qui combine les méthodologies de développement et d’opérations, constitue un cadre propice à cette intégration. Cet article se propose d’explorer la mise en place d’une stack DevOps prête pour l’IA sur un système Ubuntu, en intégrant l’outil MCP (MLOps Continuous Pipeline) associé à n8n, une plateforme d’automatisation de flux de travail. Nous démontrerons les étapes clés de ce processus, en fournissant des exemples de code.
Qu’est-ce que le MCP ?
Le MCP est une approche permettant d’automatiser l’ensemble du cycle de vie des modèles de machine learning. Il s’agit d’un ensemble d’outils et de pratiques favorisant la collaboration entre les équipes de data scientists et d’ingénieurs DevOps. Ce système permet de gérer efficacement les versions des modèles, de faciliter leur déploiement et d’assurer une surveillance constante de leur performance. Sur Ubuntu, l’installation et la configuration de ce pipeline se révèlent cruciales pour une exécution fluide.
Installation de MCP sur Ubuntu
Prérequis
Avant de commencer, il est essentiel de s’assurer que votre système Ubuntu est à jour. Vous pouvez le faire en exécutant :
bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Installation des dépendances
Assurez-vous d’avoir installé Python, pip et Docker. Ces outils sont indispensables pour l’exécution du MCP.
bash
sudo apt install python3 python3-pip docker.io
Mise en place du MCP
Téléchargez le MCP à partir de son dépôt officiel :
bash
git clone https://github.com/username/mcp.git
cd mcp
Installez les dépendances nécessaires :
bash
pip install -r requirements.txt
Vous êtes désormais prêt à utiliser le MCP. Testez votre installation avec :
bash
python3 main.py
Intégration de n8n
Présentation de n8n
n8n est une plateforme qui facilite l’automatisation des flux de travail via des intégrations avec différents services. Son interface graphique rend la création de workflows accessible même sans compétences poussées en programmation. Il est open-source, ce qui favorise son utilisation sur des infrastructures personnalisées, telles qu’Ubuntu.
Installation de n8n
Pour installer n8n, exécutez les commandes suivantes :
bash
npm install n8n -g
Vous pouvez également choisir de l’exécuter via Docker :
bash
docker run -it -p 5678:5678 n8nio/n8n
Configuration de n8n
Une fois n8n installé, accédez à l’interface via votre navigateur à l’adresse http://localhost:5678. Créez vos premiers workflows en reliant des API REST ou des services cloud, selon vos besoins en matière d’intelligence artificielle.
Connecter MCP et n8n
Exemple de Workflow
Pour illustrer la connexion entre MCP et n8n, envisagez un workflow dans lequel un modèle de machine learning est automatiquement mis à jour selon les nouveaux jeux de données.
- Création d’un trigger dans n8n pour surveiller un répertoire.
- Appel de l’API du MCP pour entraîner un modèle dès qu’un fichier est ajouté.
Un exemple de code en JavaScript pour cela dans n8n serait :
javascript
const data = await this.helpers.request({
method: ‘POST’,
url: ‘http://localhost:5000/train‘,
body: {
dataset: ‘path/to/new_data.csv’,
},
});
return data;
Conclusion
La mise en place d’une stack DevOps prête pour l’IA sur Ubuntu en intégrant MCP et n8n constitue un choix stratégique pertinent pour les entreprises désireuses d’optimiser leurs flux de travail dans le domaine de l’intelligence artificielle. Le MCP permet d’automatiser le cycle de vie des modèles, tandis que n8n facilite l’interconnexion entre les différents services. Ensemble, ces outils offrent une solution robuste pour relever les défis actuels en matière de développement et de déploiement d’applications IA. En suivant ce guide, les équipes peuvent renforcer leur agilité et leur efficacité, ouvrant ainsi la voie à des innovations futures.
