MLOps: como aproveitar os modelos de Machine Learning

3 de junho de 2024 | Uncategorized

A automação de processos tem levado empresas de todos os segmentos a uma verdadeira transformação operacional.

Cerca de 80% delas estão acelerando fluxos de trabalho com apoio de tecnologias como a automação, com a expectativa de que 69% de todo o trabalho gerencial seja realizado de forma totalmente automatizada até o final de 2024.

E uma das tecnologias que está fazendo a diferença nesta nova era tecnológica é o MLOps.

Continue a leitura e descubra como aproveitar os modelos de machine learning na sua transformação digital!

O que é MLOps

MLOps ou Operações de Machine Learning é um conjunto de práticas que têm por objetivo automatizar e padronizar os fluxos de trabalho de desenvolvimento de ML, trazendo mais velocidade, qualidade e segurança aos processos.

Essa abordagem é inspirada no DevOps e se utiliza de toda essa base de conhecimentos para unificar o desenvolvimento de sistemas de machine learning e a operação dos mesmos.

Desse modo, você pode acompanhar passo a passo os processos de desenvolvimento de sistemas de machine learning, desde a concepção até a aplicação de testes finais.

Como MLOps funciona na prática

De forma sucinta, o MLOps tem como objetivo facilitar a gestão do ciclo de vida de aplicações de machine learning. Isto é, ele passa pelo planejamento, implantação, verificação de integridade, diagnóstico, governança e monitoramento de dados.

Enquanto algumas pessoas definem 8 etapas para o MLOps, outras concentram essa framework em 5 fases. Nesse sentido, caso você queira trabalhar com um detalhamento maior, pode considerar estes passos para a implementação do MLOps na sua empresa:

  • Coleta de dados
  • Análise de dados
  • Transformação/preparação de dados
  • Treinamento e desenvolvimento de modelo 
  • Validação do modelo 
  • Serviço de modelo 
  • Monitoramento de modelo 
  • Retreinamento de modelo.

Você também pode trabalhar com a seguinte estrutura:

  • Escopo
  • Engenharia de dados
  • Modelagem
  • Implantação
  • Monitoramento

Vamos ver esses tópicos em mais detalhes?

Coleta, análise e preparação de dados

A etapa de coleta e análise de dados consiste em fazer um levantamento detalhado de todas as informações disponíveis. Em seguida, você deve fazer uma triagem e catalogação dos dados, com o objetivo de compreender quais deles têm real valor para o problema que está tentando solucionar.

Esta é a etapa mais importante, pois dá as bases para que o seu modelo de machine learning funcione à perfeição. Portanto, escolha tecnologias que facilitem o processo de coleta, análise e catalogação de dados.

Treinamento e validação do modelo

Com toda a base estruturada, é hora de treinar o seu modelo de ML para que ele execute as funções que você e seu time esperam. Após a fase de treinamento, ocorre a validação, na qual vocês vão verificar se o modelo responde ao que vocês esperavam da maneira que vocês esperavam.

Na sequência, vem a etapa de ajustes, isto é, o momento de corrigir quaisquer desvios que possam ter surgido durante a fase de treinamento.

Implantação

Depois de ter tudo testado e validado, é o momento de implementar a solução. Mas, o seu trabalho não para por aí. Afinal, você precisa que o modelo continue aprendendo e se desenvolvendo de forma automatizada, certo?

É aqui que entra a maior parte do conhecimento de MLOps ou o acompanhamento das operações. Isso significa que você precisa integrar fontes de dados ao seu servidor, de modo que seu sistema de machine learning receba informações consistentes o tempo todo.

Desse modo, ele pode ir processando esses dados e extraindo valor deles continuamente, aumentando sua capacidade de escala nas operações.

Principais ferramentas de MLOps

Mesmo que o MLOps seja uma terminologia nova para você, essa abordagem vem sendo desenvolvida aos longo dos últimos anos e inúmeras ferramentas já estão disponíveis. Confira algumas delas:

Gerenciamento e armazenamento de metadados

Se a ML trabalha essencialmente com metadados, uma das maiores preocupações de quem deseja implementar o MLOps é ter ferramentas robustas de gerenciamento e armazenamento desses metadados.

Para isso, você pode implementar ferramentas de gestão de fluxos de trabalho, bem como de gestão do pipeline de aprendizado de máquina.

Você pode registrar versões de código, parâmetros, métricas e arquivos de saída. Além disso, pode visualizar os resultados do seu código.

Modelagem e experimentação

As etapas de modelagem e experimentação são determinantes para que o seu modelo de ML seja implementado da forma correta e passe a operar dentro dos objetivos estratégicos para os quais foi desenvolvido. Portanto, a escolha de uma boa ferramenta de modelagem e experimentação é essencial para a garantia dos seus resultados.

Aqui, você pode trabalhar com tecnologias que permitem rastrear, explicar, otimizar e comparar resultados. Dessa forma, você e seu time poderão visualizar com mais precisão métricas, previsões, dependências, entre outras informações.

Controle de versão de dados

Um bom projeto de MLOps precisa de um controle de versão de dados consistente, que dê apoio às decisões do time de desenvolvimento.

Via de regra, essas plataformas têm a capacidade de concentrar grandes volumes de dados, mantendo arquivos de inúmeras versões de maneira organizada.

Elas também facilitam o acesso a todos os membros da equipe de forma segura e descentralizada, melhorando a acessibilidade dos dados e contribuindo para a produtividade da equipe.

Como você pode ver, o MLOps vai muito além do uso de ferramentas. Ele pode ser considerado uma cultura empresarial que foca na integração entre desenvolvimento de machine learning e operações.

Nesse sentido, ele oferece abordagens mais ágeis e eficazes no desenvolvimento de sistemas de ML, gerando valor para a empresa e os usuários desde o princípio.

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